芝加哥食品检查预测模型的回顾分析
计算机与社会
2019-10-14 v1 应用统计
摘要
芝加哥公共卫生部（CDPH）对超过15,000家食品经营场所进行例行食品检查，以确保顾客的健康与安全。2015年，CDPH部署了一个机器学习模型，根据经营场所发生关键食品法规违规的可能性来安排检查。芝加哥市发布了该模型的训练数据和源代码，允许任何人检查该模型。我们提供了对该模型、数据、预测变量、性能指标和底层假设的首次独立分析。我们呈现了我们的发现摘要，分享了经验教训，并提出了解决我们分析所揭露的一些问题的建议。
引用
@article{arxiv.1910.04906,
title = {Hindsight Analysis of the Chicago Food Inspection Forecasting Model},
author = {Vinesh Kannan and Matthew A. Shapiro and Mustafa Bilgic},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.04906},
year = {2019}
}
备注
Presented at AAAI FSS-19: Artificial Intelligence in Government and Public Sector, Arlington, Virginia, USA