As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá.

# Impacto díspar (DI)
<a name="clarify-post-training-bias-metric-di"></a>

A diferença nas proporções positivas na métrica de rótulos previstos pode ser avaliada na forma de uma proporção.

A comparação de proporções positivas na métrica de rótulos previstos pode ser avaliada na forma de uma proporção em vez de como uma diferença, como acontece com o [Diferença nas proporções positivas nos rótulos previstos (DPPL)](clarify-post-training-bias-metric-dppl.md). A métrica de impacto díspar (DI) é definida como a razão da proporção de predições positivas (y’ = 1) para a faceta *d* sobre a proporção de predições positivas (y’ = 1) para a faceta *a*. Por exemplo, se as predições de modelo concederem empréstimos a 60% de um grupo de meia-idade (faceta *a*) e 50% de outras faixas etárias (faceta *d*), então DI = 0,5/0,6 = 0,8, o que indica um desvio positivo e um impacto adverso no outro grupo etário representado pela faceta *d*.

A fórmula para a diferença das proporções dos rótulos previstos:



        DI = q'd/q'a

Em que:
+ q'a = n'a(1)/na é a proporção prevista da faceta *a* que obtém um resultado positivo de valor 1. Em nosso exemplo, a proporção de uma faceta de meia-idade prevista para a concessão de um empréstimo. Aqui, n'a(1) representa o número de membros da faceta *a* que obtêm um resultado positivo previsto e na é o número de membros da faceta *a*. 
+ q'd = n'd(1)/nd é a proporção prevista da faceta *d* que obtém um resultado positivo de valor 1. Em nosso exemplo, uma faceta de pessoas mais velhas e mais jovens previu a concessão de um empréstimo. Aqui, n'd(1) representa o número de membros da faceta *d* que obtêm um resultado positivo previsto e nd é o número de membros da faceta *d*. 

Para rótulos binários, contínuos e de facetas multicategóricas, os valores de DI variam ao longo do intervalo [0, ∞).
+ Valores menores que 1 indicam que a faceta *a* tem uma proporção maior de resultados positivos previstos do que a faceta *d*. Isso é conhecido como *desvio positivo*.
+ Um valor de 1 indica uma paridade demográfica. 
+ Valores maiores que 1 indicam que a faceta *d* tem uma proporção maior de resultados positivos previstos do que a faceta *a*. Isso é conhecido como *desvio negativo*.