Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà.

# Entropia generalizzata (GE)
<a name="clarify-post-training-bias-metric-ge"></a>

L'indice di entropia generalizzato (GE) misura la disuguaglianza in termini di beneficio `b` per l'etichetta prevista rispetto all'etichetta osservata. Un vantaggio si verifica quando si prevede un falso positivo. Un falso positivo si verifica quando un'osservazione negativa (y=0) ha una previsione positiva (y'=1). Un vantaggio si verifica anche quando le etichette osservate e previste sono le stesse, note anche come vero positivo e vero negativo. Non si ottiene alcun vantaggio quando si prevede un falso negativo. Un falso negativo si verifica quando si prevede che un'osservazione positiva (y=1) abbia un esito negativo (y'=0). Il vantaggio `b` è definito come segue.

```
 b = y' - y + 1
```

Utilizzando questa definizione, un falso positivo riceve un vantaggio `b` di `2` e un falso negativo riceve un vantaggio di `0`. Sia un vero positivo sia un vero negativo ricevono un vantaggio di `1`.

La metrica GE viene calcolata sulla base del [Generalized Entropy Index](https://en.wikipedia.org/wiki/Generalized_entropy_index) (GE) con il peso `alpha` impostato su `2`. Questo peso controlla la sensibilità ai diversi valori dei benefici. Un valore più piccolo `alpha` indica una maggiore sensibilità a valori inferiori.

![\[Equazione che definisce l'indice di entropia generalizzato con il parametro alfa impostato su 2.\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/sagemaker/latest/dg/images/clarify-post-training-bias-metric-ge.png)


Le seguenti variabili utilizzate per calcolare GE sono definite come segue:
+ bi è il vantaggio ricevuto dal punto dati `ith`.
+ b' è la media di tutti i benefici.

GE può variare da 0 a 0,5, dove i valori pari a zero indicano l'assenza di disparità nei benefici tra tutti i punti dati. Ciò si verifica quando tutti gli input sono previsti correttamente o quando tutte le previsioni sono falsi positivi. GE non è definito quando tutte le previsioni sono falsi negativi.

**Nota**  
La metrica GE non dipende dal fatto che un valore del facet sia favorito o sfavorito.