lab 15 responsible engr

import%20marimo%0A%0A__generated_with%20%3D%20%220.21.1%22%0Aapp%20%3D%20marimo.App(width%3D%22full%22)%0A%0A%0A%40app.cell%0Aasync%20def%20_()%3A%0A%20%20%20%20import%20marimo%20as%20mo%0A%20%20%20%20import%20sys%0A%20%20%20%20import%20math%0A%20%20%20%20from%20pathlib%20import%20Path%0A%20%20%20%20import%20numpy%20as%20np%0A%0A%20%20%20%20if%20sys.platform%20%3D%3D%20%22emscripten%22%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20import%20micropip%0A%20%20%20%20%20%20%20%20await%20micropip.install(%5B%22pydantic%22%2C%20%22pint%22%2C%20%22plotly%22%2C%20%22pandas%22%5D%2C%20keep_going%3DFalse)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20await%20micropip.install(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22..%2F..%2F..%2Fwheels%2Fmlsysim-0.1.0-py3-none-any.whl%22%2C%20keep_going%3DFalse%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20elif%20%22mlsysim%22%20not%20in%20sys.modules%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_root%20%3D%20Path(__file__).resolve().parents%5B2%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20str(_root)%20not%20in%20sys.path%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20sys.path.insert(0%2C%20str(_root))%0A%0A%20%20%20%20import%20plotly.graph_objects%20as%20go%0A%20%20%20%20from%20mlsysim.labs.state%20import%20DesignLedger%0A%20%20%20%20from%20mlsysim.labs.style%20import%20COLORS%2C%20LAB_CSS%2C%20apply_plotly_theme%0A%20%20%20%20import%20mlsysim%0A%0A%20%20%20%20H100_TDP_W%20%3D%20mlsysim.Hardware.Cloud.H100.tdp.m_as(%22W%22)%0A%0A%20%20%20%20%23%20Edge%20tier%20%E2%80%94%20carbon%20comparison%3A%20much%20lower%20TDP%20changes%20the%20sustainability%20calculus%0A%20%20%20%20JETSON_TDP_W%20%3D%20mlsysim.Hardware.Edge.JetsonOrinNX.tdp.m_as(%22W%22)%0A%0A%20%20%20%20ledger%20%3D%20DesignLedger()%0A%20%20%20%20if%20getattr(ledger%2C%20%22is_wasm%22%2C%20False)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20await%20ledger.load_async()%0A%20%20%20%20return%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20COLORS%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20H100_TDP_W%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20JETSON_TDP_W%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20LAB_CSS%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20apply_plotly_theme%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20go%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ledger%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20mo%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20np%2C%0A%20%20%20%20)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(LAB_CSS%2C%20mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.vstack(%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20LAB_CSS%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20mo.Html(%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22background%3A%20linear-gradient(135deg%2C%20%230f172a%200%25%2C%20%231e293b%2060%25%2C%20%230c1a2e%20100%25)%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20padding%3A%2036px%2044px%3B%20border-radius%3A%2016px%3B%20color%3A%20white%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20box-shadow%3A%200%208px%2032px%20rgba(0%2C0%2C0%2C0.35)%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22font-size%3A%200.72rem%3B%20font-weight%3A%20700%3B%20letter-spacing%3A%200.18em%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20color%3A%20%23475569%3B%20text-transform%3A%20uppercase%3B%20margin-bottom%3A%2010px%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Machine%20Learning%20Systems%20%26middot%3B%20Volume%20I%20%26middot%3B%20Lab%2015%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Ch1%20style%3D%22margin%3A%200%200%2010px%200%3B%20font-size%3A%202.4rem%3B%20font-weight%3A%20900%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20color%3A%20%23f8fafc%3B%20line-height%3A%201.1%3B%20letter-spacing%3A%20-0.02em%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20No%20Free%20Fairness%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fh1%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cp%20style%3D%22margin%3A%200%200%206px%200%3B%20font-size%3A%201.15rem%3B%20font-weight%3A%20600%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20color%3A%20%2394a3b8%3B%20letter-spacing%3A%200.04em%3B%20font-family%3A%20'SF%20Mono'%2C%20monospace%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Impossibility%20%26middot%3B%20Accuracy%20Cost%20%26middot%3B%20Explainability%20Tax%20%26middot%3B%20Carbon%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fp%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cp%20style%3D%22margin%3A%200%200%2022px%200%3B%20font-size%3A%201.0rem%3B%20color%3A%20%2364748b%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20max-width%3A%20680px%3B%20line-height%3A%201.65%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Fairness%20is%20mathematically%20impossible%20to%20achieve%20perfectly%2C%20fixing%20it%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20costs%20accuracy%2C%20explaining%20it%20costs%20latency%2C%20and%20all%20of%20it%20costs%20carbon%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%26mdash%3B%20and%20none%20of%20these%20costs%20are%20optional.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fp%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22display%3A%20flex%3B%20gap%3A%2012px%3B%20flex-wrap%3A%20wrap%3B%20margin-bottom%3A%2020px%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cspan%20style%3D%22background%3A%20rgba(99%2C102%2C241%2C0.18)%3B%20color%3A%20%23a5b4fc%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20padding%3A%205px%2014px%3B%20border-radius%3A%2020px%3B%20font-size%3A%200.8rem%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20font-weight%3A%20600%3B%20border%3A%201px%20solid%20rgba(99%2C102%2C241%2C0.3)%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%204%20Parts%20%2B%20Synthesis%20%26middot%3B%20~48%20min%3C%2Fspan%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cspan%20style%3D%22background%3A%20rgba(203%2C32%2C45%2C0.15)%3B%20color%3A%20%23fca5a5%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20padding%3A%205px%2014px%3B%20border-radius%3A%2020px%3B%20font-size%3A%200.8rem%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20font-weight%3A%20600%3B%20border%3A%201px%20solid%20rgba(203%2C32%2C45%2C0.25)%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Chapter%2015%3A%20Responsible%20Engineering%3C%2Fspan%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22display%3A%20flex%3B%20gap%3A%2010px%3B%20flex-wrap%3A%20wrap%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cspan%20class%3D%22badge%20badge-info%22%3EImpossibility%20Theorem%3C%2Fspan%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cspan%20class%3D%22badge%20badge-warn%22%3EPareto%20Frontier%3C%2Fspan%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cspan%20class%3D%22badge%20badge-fail%22%3ECarbon%20Budget%3C%2Fspan%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22)%2C%0A%20%20%20%20%5D)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(COLORS%2C%20mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.Html(f%22%22%22%0A%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22border-left%3A%204px%20solid%20%7BCOLORS%5B'BlueLine'%5D%7D%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20background%3A%20white%3B%20border-radius%3A%200%2012px%2012px%200%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20padding%3A%2020px%2028px%3B%20margin%3A%208px%200%2016px%200%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20box-shadow%3A%200%201px%204px%20rgba(0%2C0%2C0%2C0.06)%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22margin-bottom%3A%2016px%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22font-size%3A%200.7rem%3B%20font-weight%3A%20700%3B%20color%3A%20%7BCOLORS%5B'TextMuted'%5D%7D%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20text-transform%3A%20uppercase%3B%20letter-spacing%3A%200.12em%3B%20margin-bottom%3A%206px%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Learning%20Objectives%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22font-size%3A%200.9rem%3B%20color%3A%20%7BCOLORS%5B'TextSec'%5D%7D%3B%20line-height%3A%201.7%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22margin-bottom%3A%203px%3B%22%3E1.%20%3Cstrong%3EProve%20the%20impossibility%3C%2Fstrong%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%26mdash%3B%20equal%20accuracy%20across%20groups%20does%20not%20guarantee%20equal%20error%20rates%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20when%20base%20rates%20differ.%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22margin-bottom%3A%203px%3B%22%3E2.%20%3Cstrong%3EQuantify%20the%20accuracy%20cost%20of%20fairness%3C%2Fstrong%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%26mdash%3B%20the%20first%2010pp%20gap%20reduction%20costs%203%26ndash%3B5%25%20accuracy%20(sweet%20spot)%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20the%20last%205pp%20costs%2010%25%2B%20(cliff).%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22margin-bottom%3A%203px%3B%22%3E3.%20%3Cstrong%3ECalculate%20explanation%20overhead%3C%2Fstrong%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%26mdash%3B%20SHAP%20with%2050%20features%20adds%2050x%20latency%20to%20each%20prediction.%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22border-top%3A%201px%20solid%20%7BCOLORS%5B'Border'%5D%7D%3B%20margin%3A%200%20-28px%3B%20padding%3A%200%2028px%3B%22%3E%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22display%3A%20flex%3B%20gap%3A%2032px%3B%20margin-top%3A%2016px%3B%20flex-wrap%3A%20wrap%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22flex%3A%201%3B%20min-width%3A%20220px%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22font-size%3A%200.7rem%3B%20font-weight%3A%20700%3B%20color%3A%20%7BCOLORS%5B'TextMuted'%5D%7D%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20text-transform%3A%20uppercase%3B%20letter-spacing%3A%200.12em%3B%20margin-bottom%3A%206px%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Prerequisites%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22font-size%3A%200.85rem%3B%20color%3A%20%7BCOLORS%5B'TextSec'%5D%7D%3B%20line-height%3A%201.65%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Classification%20metrics%20from%20%40sec-model-training%20%26middot%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Model%20serving%20SLOs%20from%20%40sec-model-serving%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22flex%3A%200%200%20180px%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22font-size%3A%200.7rem%3B%20font-weight%3A%20700%3B%20color%3A%20%7BCOLORS%5B'TextMuted'%5D%7D%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20text-transform%3A%20uppercase%3B%20letter-spacing%3A%200.12em%3B%20margin-bottom%3A%206px%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Duration%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22font-size%3A%200.85rem%3B%20color%3A%20%7BCOLORS%5B'TextSec'%5D%7D%3B%20line-height%3A%201.65%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cstrong%3E~48%20min%3C%2Fstrong%3E%3Cbr%2F%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20A%3A%20~12%20%26middot%3B%20B%3A%20~12%20%26middot%3B%20C%3A%20~10%20%26middot%3B%20D%3A%20~8%20min%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22border-top%3A%201px%20solid%20%7BCOLORS%5B'Border'%5D%7D%3B%20margin%3A%2012px%20-28px%200%20-28px%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20padding%3A%2016px%2028px%200%2028px%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22font-size%3A%200.7rem%3B%20font-weight%3A%20700%3B%20color%3A%20%7BCOLORS%5B'BlueLine'%5D%7D%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20text-transform%3A%20uppercase%3B%20letter-spacing%3A%200.12em%3B%20margin-bottom%3A%206px%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Core%20Question%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22font-size%3A%201.05rem%3B%20color%3A%20%7BCOLORS%5B'Text'%5D%7D%3B%20font-weight%3A%20600%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20line-height%3A%201.5%3B%20font-style%3A%20italic%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%26ldquo%3BYour%20loan%20model%20has%2092%25%20accuracy%20for%20both%20demographic%20groups.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Is%20it%20fair%20%26mdash%3B%20and%20what%20does%20it%20cost%20to%20make%20it%20fairer%3F%26rdquo%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.callout(mo.md(%22%22%22%0A%20%20%20%20**Recommended%20Reading**%20%26mdash%3B%20Complete%20before%20this%20lab%3A%0A%0A%20%20%20%20-%20**%40sec-responsible-engineering**%20%26mdash%3B%20Chouldechova%20impossibility%20theorem%2C%0A%20%20%20%20%20%20fairness-accuracy%20Pareto%20frontier%2C%20explainability%20methods%2C%20and%20carbon%20accounting.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%2C%20kind%3D%22info%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%0A%20%20%20%20%23%20%E2%94%80%E2%94%80%20Part%20A%20widgets%20%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%0A%20%20%20%20partA_pred%20%3D%20mo.ui.radio(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20options%3D%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22A)%20Yes%20--%20equal%20accuracy%20guarantees%20equal%20error%20rates%22%3A%20%22equal%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22B)%20Nearly%20equal%20--%20small%20differences%20from%20noise%22%3A%20%22nearly%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22C)%20No%20--%20Group%20B%20FPR%20is%203x%20higher%20despite%20equal%20accuracy%22%3A%20%223x%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22D)%20No%20--%20Group%20A%20FPR%20is%20higher%20(more%20positives)%22%3A%20%22a_higher%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%7D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20label%3D%22Loan%20model%3A%2092%25%20accuracy%20for%20both%20groups.%20Group%20A%20base%20rate%2030%25%2C%20Group%20B%2010%25.%20FPR%20equal%3F%22%2C%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%20(partA_pred%2C)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo%2C%20partA_pred)%3A%0A%20%20%20%20mo.stop(partA_pred.value%20is%20None%2C%20mo.md(%22**Make%20your%20prediction%20above%20to%20unlock%20this%20part.**%22))%0A%0A%20%20%20%20partA_base_a%20%3D%20mo.ui.slider(start%3D5%2C%20stop%3D50%2C%20value%3D30%2C%20step%3D5%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20label%3D%22Group%20A%20base%20rate%20(%25)%22)%0A%20%20%20%20partA_base_b%20%3D%20mo.ui.slider(start%3D5%2C%20stop%3D50%2C%20value%3D10%2C%20step%3D5%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20label%3D%22Group%20B%20base%20rate%20(%25)%22)%0A%20%20%20%20partA_threshold%20%3D%20mo.ui.slider(start%3D0.10%2C%20stop%3D0.90%2C%20value%3D0.50%2C%20step%3D0.05%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20label%3D%22Classification%20threshold%22)%0A%0A%20%20%20%20%23%20%E2%94%80%E2%94%80%20Part%20B%20widgets%20%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%0A%20%20%20%20partB_pred%20%3D%20mo.ui.radio(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20options%3D%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22A)%20~1%25%20(fairness%20is%20nearly%20free)%22%3A%20%221pct%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22B)%20~3-5%25%20(sweet%20spot%20of%20the%20frontier)%22%3A%20%223-5pct%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22C)%20~10%25%20(significant%20sacrifice)%22%3A%20%2210pct%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22D)%20~15%25%20(proportional%20to%20gap%20reduction)%22%3A%20%2215pct%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%7D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20label%3D%22Apply%20equalized%20odds%20to%20reduce%20FPR%20gap%20from%2015%25%20to%205%25.%20Accuracy%20loss%3F%22%2C%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%20partA_base_a%2C%20partA_base_b%2C%20partA_threshold%2C%20partB_pred%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo%2C%20partB_pred)%3A%0A%20%20%20%20mo.stop(partB_pred.value%20is%20None%2C%20mo.md(%22**Make%20your%20prediction%20above%20to%20unlock%20this%20part.**%22))%0A%0A%20%20%20%20partB_target_gap%20%3D%20mo.ui.slider(start%3D0%2C%20stop%3D20%2C%20value%3D5%2C%20step%3D1%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20label%3D%22Target%20FPR%20gap%20(pp)%22)%0A%20%20%20%20partB_method%20%3D%20mo.ui.dropdown(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20options%3D%7B%22Threshold%20Adjustment%22%3A%20%22threshold%22%2C%20%22Reweighting%22%3A%20%22reweight%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22Adversarial%20Debiasing%22%3A%20%22adversarial%22%7D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20value%3D%22Threshold%20Adjustment%22%2C%20label%3D%22Mitigation%20method%22)%0A%0A%20%20%20%20%23%20%E2%94%80%E2%94%80%20Part%20C%20widgets%20%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%0A%20%20%20%20partC_pred%20%3D%20mo.ui.radio(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20options%3D%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22A)%20~2x%20(modest%20overhead)%22%3A%20%222x%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22B)%20~10x%20(significant%20but%20manageable)%22%3A%20%2210x%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22C)%20~50x%20(one%20forward%20pass%20per%20feature)%22%3A%20%2250x%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22D)%20~2500x%20(all%20permutation%20subsets)%22%3A%20%222500x%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%7D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20label%3D%22Loan%20model%20has%2050%20features.%20How%20much%20does%20SHAP%20add%20to%20inference%20latency%3F%22%2C%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%20partB_method%2C%20partB_target_gap%2C%20partC_pred%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo%2C%20partC_pred)%3A%0A%20%20%20%20mo.stop(partC_pred.value%20is%20None%2C%20mo.md(%22**Make%20your%20prediction%20above%20to%20unlock%20this%20part.**%22))%0A%0A%20%20%20%20partC_features%20%3D%20mo.ui.slider(start%3D10%2C%20stop%3D200%2C%20value%3D50%2C%20step%3D10%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20label%3D%22Number%20of%20features%22)%0A%20%20%20%20partC_method%20%3D%20mo.ui.dropdown(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20options%3D%7B%22SHAP%20(Kernel)%22%3A%20%22shap%22%2C%20%22LIME%22%3A%20%22lime%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22Feature%20Importance%22%3A%20%22fi%22%2C%20%22None%22%3A%20%22none%22%7D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20value%3D%22SHAP%20(Kernel)%22%2C%20label%3D%22Explanation%20method%22)%0A%0A%20%20%20%20%23%20%E2%94%80%E2%94%80%20Part%20D%20widgets%20%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%E2%94%80%0A%20%20%20%20partD_pred%20%3D%20mo.ui.radio(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20options%3D%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22A)%20~2x%20(modest%20increase)%22%3A%20%222x%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22B)%20~10x%20(significant%20but%20necessary)%22%3A%20%2210x%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22C)%20~60x%20(52x%20retraining%20%2B%205x%20explanations)%22%3A%20%2260x%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22D)%20~100x%20(even%20higher)%22%3A%20%22100x%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%7D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20label%3D%22Weekly%20retraining%20%2B%20SHAP%20for%2010%25%20of%20predictions.%20Carbon%20vs%20baseline%3F%22%2C%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%20partC_features%2C%20partC_method%2C%20partD_pred%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(%0A%20%20%20%20COLORS%2C%0A%20%20%20%20H100_TDP_W%2C%0A%20%20%20%20JETSON_TDP_W%2C%0A%20%20%20%20apply_plotly_theme%2C%0A%20%20%20%20go%2C%0A%20%20%20%20mo%2C%0A%20%20%20%20np%2C%0A%20%20%20%20partA_base_a%2C%0A%20%20%20%20partA_base_b%2C%0A%20%20%20%20partA_pred%2C%0A%20%20%20%20partA_threshold%2C%0A%20%20%20%20partB_method%2C%0A%20%20%20%20partB_pred%2C%0A%20%20%20%20partB_target_gap%2C%0A%20%20%20%20partC_features%2C%0A%20%20%20%20partC_method%2C%0A%20%20%20%20partC_pred%2C%0A%20%20%20%20partD_pred%2C%0A)%3A%0A%20%20%20%20mo.stop(partD_pred.value%20is%20None%2C%20mo.md(%22**Make%20your%20prediction%20above%20to%20unlock%20this%20part.**%22))%0A%0A%20%20%20%20partD_retrain_freq%20%3D%20mo.ui.dropdown(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20options%3D%7B%22Weekly%22%3A%2052%2C%20%22Monthly%22%3A%2012%2C%20%22Quarterly%22%3A%204%2C%20%22Once%22%3A%201%7D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20value%3D%22Weekly%22%2C%20label%3D%22Retraining%20frequency%22)%0A%20%20%20%20partD_explain_pct%20%3D%20mo.ui.slider(start%3D0%2C%20stop%3D100%2C%20value%3D10%2C%20step%3D5%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20label%3D%22Explanation%20coverage%20(%25)%22)%0A%20%20%20%20partD_grid_mix%20%3D%20mo.ui.dropdown(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20options%3D%7B%22Clean%20(hydro%2C%2020%20gCO2%2FkWh)%22%3A%2020%2C%20%22Mixed%20(400%20gCO2%2FkWh)%22%3A%20400%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22Coal-heavy%20(800%20gCO2%2FkWh)%22%3A%20800%7D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20value%3D%22Mixed%20(400%20gCO2%2FkWh)%22%2C%20label%3D%22Grid%20carbon%20intensity%22)%0A%0A%20%20%20%20%23%20%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%0A%20%20%20%20%23%20PART%20A%20%E2%80%94%20The%20Fairness%20Illusion%0A%20%20%20%20%23%20%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%0A%20%20%20%20def%20build_part_a()%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items%20%3D%20%5B%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.Html(f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22border-left%3A4px%20solid%20%7BCOLORS%5B'BlueLine'%5D%7D%3B%20background%3A%7BCOLORS%5B'BlueL'%5D%7D%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20border-radius%3A0%2010px%2010px%200%3B%20padding%3A16px%2022px%3B%20margin%3A12px%200%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22font-size%3A0.72rem%3B%20font-weight%3A700%3B%20color%3A%7BCOLORS%5B'BlueLine'%5D%7D%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20text-transform%3Auppercase%3B%20letter-spacing%3A0.1em%3B%20margin-bottom%3A6px%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Incoming%20Message%20%26middot%3B%20Chief%20Compliance%20Officer%2C%20EquiLend%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22font-style%3Aitalic%3B%20font-size%3A1.0rem%3B%20color%3A%231e293b%3B%20line-height%3A1.65%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%26ldquo%3BOur%20loan%20approval%20model%20achieves%2092%25%20accuracy%20for%20both%20Group%20A%20and%20Group%20B.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Can%20you%20confirm%20this%20means%20the%20model%20treats%20both%20groups%20equally%3F%26rdquo%3B%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%22%22%22))%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.md(%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%20The%20Chouldechova%20Impossibility%20Theorem%0A%0A%20%20%20%20When%20**base%20rates%20differ**%20between%20groups%2C%20a%20calibrated%20classifier%20cannot%20simultaneously%0A%20%20%20%20satisfy%20equal%20FPR%2C%20equal%20FNR%2C%20and%20equal%20PPV.%20Equal%20accuracy%20does%20**not**%20mean%20equal%0A%20%20%20%20treatment.%20This%20is%20a%20mathematical%20impossibility%2C%20not%20an%20engineering%20limitation.%0A%0A%20%20%20%20The%20key%3A%20accuracy%20%3D%20(TP%20%2B%20TN)%20%2F%20total.%20With%20different%20base%20rates%2C%20the%20composition%0A%20%20%20%20of%20TP%20and%20TN%20differs%20between%20groups%20even%20when%20the%20sum%20(accuracy)%20is%20identical.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22))%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(partA_pred)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20partA_pred.value%20is%20None%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.callout(mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22Select%20your%20prediction%20to%20unlock%20the%20fairness%20simulator.%22)%2C%20kind%3D%22warn%22))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20mo.vstack(items)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.hstack(%5BpartA_base_a%2C%20partA_base_b%2C%20partA_threshold%5D%2C%20widths%3D%22equal%22))%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_ba%20%3D%20partA_base_a.value%20%2F%20100%20%20%23%20Group%20A%20base%20rate%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_bb%20%3D%20partA_base_b.value%20%2F%20100%20%20%23%20Group%20B%20base%20rate%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_thresh%20%3D%20partA_threshold.value%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_n%20%3D%201000%20%20%23%20sample%20size%20per%20group%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Simulate%20confusion%20matrices%20for%20each%20group%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20With%20a%20fixed%20threshold%20and%20Gaussian%20score%20distributions%0A%20%20%20%20%20%20%20%20def%20_compute_metrics(base_rate%2C%20threshold%2C%20n%3D1000)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20positives%20%3D%20int(n%20*%20base_rate)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20negatives%20%3D%20n%20-%20positives%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Model%3A%20P(score%20%3E%20threshold%20%7C%20positive)%20~%20base_rate-dependent%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Higher%20base%20rate%20-%3E%20better%20separation%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20tpr%20%3D%20min(0.98%2C%200.85%20%2B%20(1%20-%20threshold)%20*%200.3)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20fpr_raw%20%3D%20max(0.01%2C%20threshold%20*%200.2%20%2B%20(1%20-%20base_rate)%20*%200.08)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20tp%20%3D%20int(positives%20*%20tpr)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20fn%20%3D%20positives%20-%20tp%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20fp%20%3D%20int(negatives%20*%20fpr_raw)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20tn%20%3D%20negatives%20-%20fp%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20acc%20%3D%20(tp%20%2B%20tn)%20%2F%20n%20*%20100%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20fpr%20%3D%20fp%20%2F%20negatives%20*%20100%20if%20negatives%20%3E%200%20else%200%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20fnr%20%3D%20fn%20%2F%20positives%20*%20100%20if%20positives%20%3E%200%20else%200%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ppv%20%3D%20tp%20%2F%20(tp%20%2B%20fp)%20*%20100%20if%20(tp%20%2B%20fp)%20%3E%200%20else%200%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20%7B%22acc%22%3A%20acc%2C%20%22fpr%22%3A%20fpr%2C%20%22fnr%22%3A%20fnr%2C%20%22ppv%22%3A%20ppv%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22tp%22%3A%20tp%2C%20%22fp%22%3A%20fp%2C%20%22tn%22%3A%20tn%2C%20%22fn%22%3A%20fn%7D%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_ma%20%3D%20_compute_metrics(_ba%2C%20_thresh)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_mb%20%3D%20_compute_metrics(_bb%2C%20_thresh)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_fpr_gap%20%3D%20abs(_ma%5B%22fpr%22%5D%20-%20_mb%5B%22fpr%22%5D)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Grouped%20bar%20chart%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_metrics%20%3D%20%5B%22Accuracy%22%2C%20%22FPR%22%2C%20%22FNR%22%2C%20%22PPV%22%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_va%20%3D%20%5B_ma%5B%22acc%22%5D%2C%20_ma%5B%22fpr%22%5D%2C%20_ma%5B%22fnr%22%5D%2C%20_ma%5B%22ppv%22%5D%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_vb%20%3D%20%5B_mb%5B%22acc%22%5D%2C%20_mb%5B%22fpr%22%5D%2C%20_mb%5B%22fnr%22%5D%2C%20_mb%5B%22ppv%22%5D%5D%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_fig%20%3D%20go.Figure()%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_fig.add_trace(go.Bar(name%3Df%22Group%20A%20(base%3D%7B_ba*100%3A.0f%7D%25)%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20x%3D_metrics%2C%20y%3D_va%2C%20marker_color%3DCOLORS%5B'BlueLine'%5D%2C%20opacity%3D0.88))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_fig.add_trace(go.Bar(name%3Df%22Group%20B%20(base%3D%7B_bb*100%3A.0f%7D%25)%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20x%3D_metrics%2C%20y%3D_vb%2C%20marker_color%3DCOLORS%5B'OrangeLine'%5D%2C%20opacity%3D0.88))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_fig.update_layout(barmode%3D%22group%22%2C%20height%3D360%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20yaxis%3Ddict(title%3D%22Percentage%20(%25)%22%2C%20gridcolor%3D%22%23f1f5f9%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20legend%3Ddict(orientation%3D%22h%22%2C%20y%3D1.12%2C%20x%3D0)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20margin%3Ddict(l%3D50%2C%20r%3D20%2C%20t%3D60%2C%20b%3D40))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20apply_plotly_theme(_fig)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.as_html(_fig))%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Gap%20cards%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_gap_col%20%3D%20COLORS%5B'RedLine'%5D%20if%20_fpr_gap%20%3E%2010%20else%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20COLORS%5B'OrangeLine'%5D%20if%20_fpr_gap%20%3E%205%20else%20COLORS%5B'GreenLine'%5D)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.Html(f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22display%3Aflex%3B%20gap%3A14px%3B%20flex-wrap%3Awrap%3B%20margin%3A16px%200%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22padding%3A16px%3B%20border%3A1px%20solid%20%23e2e8f0%3B%20border-radius%3A10px%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20min-width%3A130px%3B%20text-align%3Acenter%3B%20background%3Awhite%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20border-top%3A3px%20solid%20%7BCOLORS%5B'GreenLine'%5D%7D%3B%20flex%3A1%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22color%3A%2394a3b8%3B%20font-size%3A0.78rem%3B%20font-weight%3A600%3B%22%3EAccuracy%20Gap%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22font-size%3A1.5rem%3B%20font-weight%3A800%3B%20color%3A%7BCOLORS%5B'GreenLine'%5D%7D%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7Babs(_ma%5B'acc'%5D-_mb%5B'acc'%5D)%3A.1f%7D%20pp%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22font-size%3A0.72rem%3B%20color%3A%2394a3b8%3B%22%3ELooks%20equal%3C%2Fdiv%3E%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22padding%3A16px%3B%20border%3A2px%20solid%20%7B_gap_col%7D%3B%20border-radius%3A10px%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20min-width%3A130px%3B%20text-align%3Acenter%3B%20background%3Awhite%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20border-top%3A3px%20solid%20%7B_gap_col%7D%3B%20flex%3A1%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22color%3A%2394a3b8%3B%20font-size%3A0.78rem%3B%20font-weight%3A600%3B%22%3EFPR%20Gap%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22font-size%3A1.5rem%3B%20font-weight%3A800%3B%20color%3A%7B_gap_col%7D%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B_fpr_gap%3A.1f%7D%20pp%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22font-size%3A0.72rem%3B%20color%3A%2394a3b8%3B%22%3ENOT%20equal%3C%2Fdiv%3E%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22padding%3A16px%3B%20border%3A1px%20solid%20%23e2e8f0%3B%20border-radius%3A10px%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20min-width%3A130px%3B%20text-align%3Acenter%3B%20background%3Awhite%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20border-top%3A3px%20solid%20%7BCOLORS%5B'OrangeLine'%5D%7D%3B%20flex%3A1%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22color%3A%2394a3b8%3B%20font-size%3A0.78rem%3B%20font-weight%3A600%3B%22%3EFNR%20Gap%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22font-size%3A1.5rem%3B%20font-weight%3A800%3B%20color%3A%7BCOLORS%5B'OrangeLine'%5D%7D%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7Babs(_ma%5B'fnr'%5D-_mb%5B'fnr'%5D)%3A.1f%7D%20pp%3C%2Fdiv%3E%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22padding%3A16px%3B%20border%3A1px%20solid%20%23e2e8f0%3B%20border-radius%3A10px%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20min-width%3A130px%3B%20text-align%3Acenter%3B%20background%3Awhite%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20border-top%3A3px%20solid%20%7BCOLORS%5B'OrangeLine'%5D%7D%3B%20flex%3A1%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22color%3A%2394a3b8%3B%20font-size%3A0.78rem%3B%20font-weight%3A600%3B%22%3EPPV%20Gap%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22font-size%3A1.5rem%3B%20font-weight%3A800%3B%20color%3A%7BCOLORS%5B'OrangeLine'%5D%7D%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7Babs(_ma%5B'ppv'%5D-_mb%5B'ppv'%5D)%3A.1f%7D%20pp%3C%2Fdiv%3E%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%22%22%22))%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20_fpr_gap%20%3E%205%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.callout(mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f%22**Unequal%20treatment%20despite%20equal%20accuracy.**%20FPR%20gap%20%3D%20%7B_fpr_gap%3A.1f%7D%20pp.%20%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22Group%20B%20(lower%20base%20rate)%20has%20higher%20false%20positive%20rate.%20%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22This%20is%20the%20Chouldechova%20impossibility%20in%20action.%22)%2C%20kind%3D%22danger%22))%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Live%20confusion%20matrix%20comparison%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.md(f%22%22%22%0A%20%20%20%20**Confusion%20Matrix%20Comparison%20%26mdash%3B%20Live**%20(%60base_A%3D%7B_ba*100%3A.0f%7D%25%2C%20base_B%3D%7B_bb*100%3A.0f%7D%25%2C%20threshold%3D%7B_thresh%3A.2f%7D%60)%0A%0A%20%20%20%20%60%60%60%0A%20%20%20%20Group%20A%20(base%20rate%20%3D%20%7B_ba*100%3A.0f%7D%25)%3A%0A%20%20%20%20%20%20TP%3D%7B_ma%5B'tp'%5D%3A%3E4%7D%20%20FP%3D%7B_ma%5B'fp'%5D%3A%3E4%7D%20%20%7C%20%20Acc%3D%7B_ma%5B'acc'%5D%3A.1f%7D%25%20%20FPR%3D%7B_ma%5B'fpr'%5D%3A.1f%7D%25%20%20FNR%3D%7B_ma%5B'fnr'%5D%3A.1f%7D%25%20%20PPV%3D%7B_ma%5B'ppv'%5D%3A.1f%7D%25%0A%20%20%20%20%20%20FN%3D%7B_ma%5B'fn'%5D%3A%3E4%7D%20%20TN%3D%7B_ma%5B'tn'%5D%3A%3E4%7D%20%20%7C%0A%0A%20%20%20%20Group%20B%20(base%20rate%20%3D%20%7B_bb*100%3A.0f%7D%25)%3A%0A%20%20%20%20%20%20TP%3D%7B_mb%5B'tp'%5D%3A%3E4%7D%20%20FP%3D%7B_mb%5B'fp'%5D%3A%3E4%7D%20%20%7C%20%20Acc%3D%7B_mb%5B'acc'%5D%3A.1f%7D%25%20%20FPR%3D%7B_mb%5B'fpr'%5D%3A.1f%7D%25%20%20FNR%3D%7B_mb%5B'fnr'%5D%3A.1f%7D%25%20%20PPV%3D%7B_mb%5B'ppv'%5D%3A.1f%7D%25%0A%20%20%20%20%20%20FN%3D%7B_mb%5B'fn'%5D%3A%3E4%7D%20%20TN%3D%7B_mb%5B'tn'%5D%3A%3E4%7D%20%20%7C%0A%0A%20%20%20%20Accuracy%20gap%3A%20%20%7Babs(_ma%5B'acc'%5D-_mb%5B'acc'%5D)%3A.1f%7D%20pp%20%20%20(looks%20equal)%0A%20%20%20%20FPR%20gap%3A%20%20%20%20%20%20%20%7B_fpr_gap%3A.1f%7D%20pp%20%20%20(NOT%20equal)%0A%20%20%20%20FNR%20gap%3A%20%20%20%20%20%20%20%7Babs(_ma%5B'fnr'%5D-_mb%5B'fnr'%5D)%3A.1f%7D%20pp%0A%20%20%20%20PPV%20gap%3A%20%20%20%20%20%20%20%7Babs(_ma%5B'ppv'%5D-_mb%5B'ppv'%5D)%3A.1f%7D%20pp%0A%20%20%20%20%60%60%60%0A%20%20%20%20*Source%3A%20Chouldechova%20impossibility%20from%20%40sec-responsible-engineering-fairness*%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22))%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20partA_pred.value%20%3D%3D%20%223x%22%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.callout(mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22**Correct.**%20Equal%20accuracy%20does%20not%20guarantee%20equal%20error%20rates.%20%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22The%20impossibility%20theorem%20proves%20this%20mathematically%20when%20base%20rates%20differ.%22)%2C%20kind%3D%22success%22))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20elif%20partA_pred.value%20%3D%3D%20%22equal%22%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.callout(mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22**Equal%20accuracy%20does%20NOT%20mean%20equal%20fairness.**%20%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f%22Despite%20similar%20accuracy%2C%20FPR%20gap%20%3D%20%7B_fpr_gap%3A.1f%7D%20pp.%20%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22This%20is%20mathematically%20inescapable.%22)%2C%20kind%3D%22warn%22))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20else%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.callout(mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f%22**The%20FPR%20gap%20is%20%7B_fpr_gap%3A.1f%7D%20pp%20despite%20equal%20accuracy.**%20%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22Different%20base%20rates%20force%20different%20error%20distributions.%22)%2C%20kind%3D%22warn%22))%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20mo.vstack(items)%0A%0A%20%20%20%20%23%20%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%0A%20%20%20%20%23%20PART%20B%20%E2%80%94%20The%20Price%20of%20Fairness%0A%20%20%20%20%23%20%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%0A%20%20%20%20def%20build_part_b()%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items%20%3D%20%5B%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.Html(f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22border-left%3A4px%20solid%20%7BCOLORS%5B'OrangeLine'%5D%7D%3B%20background%3A%7BCOLORS%5B'OrangeL'%5D%7D%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20border-radius%3A0%2010px%2010px%200%3B%20padding%3A16px%2022px%3B%20margin%3A12px%200%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22font-size%3A0.72rem%3B%20font-weight%3A700%3B%20color%3A%7BCOLORS%5B'OrangeLine'%5D%7D%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20text-transform%3Auppercase%3B%20letter-spacing%3A0.1em%3B%20margin-bottom%3A6px%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Escalation%20%26middot%3B%20Chief%20Risk%20Officer%2C%20EquiLend%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22font-style%3Aitalic%3B%20font-size%3A1.0rem%3B%20color%3A%231e293b%3B%20line-height%3A1.65%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%26ldquo%3BPerfect%20fairness%20is%20impossible.%20How%20much%20accuracy%20must%20we%20sacrifice%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20to%20reduce%20the%20disparity%20to%20an%20acceptable%20level%3F%20What%20is%20the%20sweet%20spot%3F%26rdquo%3B%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%22%22%22))%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.md(%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%20The%20Fairness-Accuracy%20Pareto%20Frontier%0A%0A%20%20%20%20The%20frontier%20has%20a%20specific%20shape%3A%20**concave%20near%20the%20sweet%20spot**%20(large%20fairness%0A%20%20%20%20gains%20for%20small%20accuracy%20cost)%20and%20**steep%20near%20strict%20equality**%20(small%20fairness%0A%20%20%20%20gains%20for%20large%20accuracy%20cost).%0A%0A%20%20%20%20%60%60%60%0A%20%20%20%20Accuracy_loss%20%3D%20k%20*%20(1%20%2F%20max(target_gap%2C%201))%5Ealpha%0A%20%20%20%20%60%60%60%0A%0A%20%20%20%20The%20first%2010pp%20of%20gap%20reduction%20is%20cheap.%20The%20last%205pp%20is%20expensive.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22))%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(partB_pred)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20partB_pred.value%20is%20None%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.callout(mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22Select%20your%20prediction%20to%20unlock%20the%20Pareto%20frontier.%22)%2C%20kind%3D%22warn%22))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20mo.vstack(items)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.hstack(%5BpartB_target_gap%2C%20partB_method%5D%2C%20widths%3D%22equal%22))%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_target%20%3D%20partB_target_gap.value%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_method%20%3D%20partB_method.value%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Pareto%20frontier%20model%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_method_factors%20%3D%20%7B%22threshold%22%3A%201.0%2C%20%22reweight%22%3A%200.8%2C%20%22adversarial%22%3A%200.6%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_k%20%3D%20_method_factors%5B_method%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_unconstrained_gap%20%3D%2015.0%20%20%23%20pp%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Accuracy%20loss%20as%20function%20of%20target%20gap%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_gaps%20%3D%20np.linspace(0%2C%2015%2C%20100)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_losses%20%3D%20%5B_k%20*%20max(0%2C%203.0%20*%20(15%20-%20g)%20%2F%2015%20%2B%202.0%20*%20max(0%2C%205%20-%20g)%20%2F%205)%20for%20g%20in%20_gaps%5D%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_curr_loss%20%3D%20_k%20*%20max(0%2C%203.0%20*%20(15%20-%20_target)%20%2F%2015%20%2B%202.0%20*%20max(0%2C%205%20-%20_target)%20%2F%205)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_fig%20%3D%20go.Figure()%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_fig.add_trace(go.Scatter(x%3Dlist(_gaps)%2C%20y%3D_losses%2C%20mode%3D'lines'%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20name%3D'Pareto%20Frontier'%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20line%3Ddict(color%3DCOLORS%5B'BlueLine'%5D%2C%20width%3D3)))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_fig.add_trace(go.Scatter(x%3D%5B_target%5D%2C%20y%3D%5B_curr_loss%5D%2C%20mode%3D'markers'%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20name%3Df'Target%20gap%3D%7B_target%7Dpp'%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20marker%3Ddict(color%3DCOLORS%5B'RedLine'%5D%2C%20size%3D14%2C%20symbol%3D'diamond')))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Sweet%20spot%20annotation%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_fig.add_trace(go.Scatter(x%3D%5B5%5D%2C%20y%3D%5B_k%20*%20(3.0%20*%2010%2F15%20%2B%202.0%20*%200%2F5)%5D%2C%20mode%3D'markers'%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20name%3D'Sweet%20Spot'%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20marker%3Ddict(color%3DCOLORS%5B'GreenLine'%5D%2C%20size%3D12%2C%20symbol%3D'star')))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_fig.update_layout(height%3D360%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20xaxis%3Ddict(title%3D%22FPR%20Gap%20(pp)%20--%20lower%20is%20fairer%22%2C%20autorange%3D%22reversed%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20yaxis%3Ddict(title%3D%22Accuracy%20Cost%20(pp)%22%2C%20gridcolor%3D%22%23f1f5f9%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20legend%3Ddict(orientation%3D%22h%22%2C%20y%3D1.12%2C%20x%3D0)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20margin%3Ddict(l%3D50%2C%20r%3D20%2C%20t%3D60%2C%20b%3D40))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20apply_plotly_theme(_fig)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.as_html(_fig))%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.Html(f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22display%3Aflex%3B%20gap%3A14px%3B%20flex-wrap%3Awrap%3B%20margin%3A16px%200%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22padding%3A16px%3B%20border%3A2px%20solid%20%7BCOLORS%5B'OrangeLine'%5D%7D%3B%20border-radius%3A10px%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20min-width%3A150px%3B%20text-align%3Acenter%3B%20background%3Awhite%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20border-top%3A3px%20solid%20%7BCOLORS%5B'OrangeLine'%5D%7D%3B%20flex%3A1%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22color%3A%2394a3b8%3B%20font-size%3A0.78rem%3B%20font-weight%3A600%3B%22%3EAccuracy%20Cost%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22font-size%3A1.7rem%3B%20font-weight%3A800%3B%20color%3A%7BCOLORS%5B'OrangeLine'%5D%7D%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B_curr_loss%3A.1f%7D%20pp%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22font-size%3A0.72rem%3B%20color%3A%2394a3b8%3B%22%3Egap%3A%20%7B_unconstrained_gap%3A.0f%7D%20to%20%7B_target%7D%20pp%3C%2Fdiv%3E%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22padding%3A16px%3B%20border%3A1px%20solid%20%23e2e8f0%3B%20border-radius%3A10px%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20min-width%3A150px%3B%20text-align%3Acenter%3B%20background%3Awhite%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20border-top%3A3px%20solid%20%7BCOLORS%5B'BlueLine'%5D%7D%3B%20flex%3A1%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22color%3A%2394a3b8%3B%20font-size%3A0.78rem%3B%20font-weight%3A600%3B%22%3EMethod%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22font-size%3A1.2rem%3B%20font-weight%3A800%3B%20color%3A%7BCOLORS%5B'BlueLine'%5D%7D%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B_method.replace('_'%2C%20'%20').title()%7D%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22font-size%3A0.72rem%3B%20color%3A%2394a3b8%3B%22%3Eefficiency%3A%20%7B_k%3A.1f%7Dx%3C%2Fdiv%3E%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%22%22%22))%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.md(f%22%22%22%0A%20%20%20%20**Pareto%20Frontier%20%26mdash%3B%20Live**%20(%60target_gap%3D%7B_target%7Dpp%2C%20method%3D%7B_method%7D%2C%20k%3D%7B_k%3A.1f%7D%60)%0A%0A%20%20%20%20%60%60%60%0A%20%20%20%20Unconstrained%20FPR%20gap%20%3D%20%7B_unconstrained_gap%3A.0f%7D%20pp%0A%20%20%20%20Target%20FPR%20gap%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B_target%7D%20pp%0A%20%20%20%20Gap%20reduction%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B_unconstrained_gap%20-%20_target%3A.0f%7D%20pp%0A%0A%20%20%20%20Accuracy%20cost%20%20%3D%20k%20*%20%5B3.0*(15-target)%2F15%20%2B%202.0*max(0%2C%205-target)%2F5%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B_k%3A.1f%7D%20*%20%5B%7B3.0*(15-_target)%2F15%3A.2f%7D%20%2B%20%7B2.0*max(0%2C5-_target)%2F5%3A.2f%7D%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B_curr_loss%3A.1f%7D%20pp%0A%0A%20%20%20%20Sweet%20spot%20(gap%3D5pp)%3A%20~%7B_k%20*%20(3.0*10%2F15)%3A.1f%7D%20pp%20accuracy%20cost%0A%20%20%20%20Cliff%20(gap%3D0pp)%3A%20%20%20%20%20%20~%7B_k%20*%20(3.0%20%2B%202.0)%3A.1f%7D%20pp%20accuracy%20cost%0A%20%20%20%20%60%60%60%0A%20%20%20%20*Source%3A%20fairness-accuracy%20frontier%20from%20%40sec-responsible-engineering-mitigation*%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22))%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20partB_pred.value%20%3D%3D%20%223-5pct%22%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.callout(mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22**Correct.**%20The%2015pp%20to%205pp%20reduction%20is%20in%20the%20sweet%20spot%20of%20the%20%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22Pareto%20frontier.%20Pushing%20from%205pp%20to%200pp%20costs%20disproportionately%20more.%22)%2C%20kind%3D%22success%22))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20else%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.callout(mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f%22**The%20accuracy%20cost%20is%20~%7B_curr_loss%3A.1f%7D%20pp.**%20The%20Pareto%20frontier%20%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22is%20concave%3A%20first%20gains%20are%20cheap%2C%20strict%20equality%20is%20expensive.%22)%2C%20kind%3D%22warn%22))%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20mo.vstack(items)%0A%0A%20%20%20%20%23%20%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%0A%20%20%20%20%23%20PART%20C%20%E2%80%94%20The%20Explainability%20Tax%0A%20%20%20%20%23%20%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%0A%20%20%20%20def%20build_part_c()%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items%20%3D%20%5B%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.Html(f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22border-left%3A4px%20solid%20%7BCOLORS%5B'RedLine'%5D%7D%3B%20background%3A%7BCOLORS%5B'RedL'%5D%7D%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20border-radius%3A0%2010px%2010px%200%3B%20padding%3A16px%2022px%3B%20margin%3A12px%200%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22font-size%3A0.72rem%3B%20font-weight%3A700%3B%20color%3A%7BCOLORS%5B'RedLine'%5D%7D%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20text-transform%3Auppercase%3B%20letter-spacing%3A0.1em%3B%20margin-bottom%3A6px%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Regulatory%20Requirement%20%26middot%3B%20Compliance%20Team%2C%20EquiLend%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22font-style%3Aitalic%3B%20font-size%3A1.0rem%3B%20color%3A%231e293b%3B%20line-height%3A1.65%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%26ldquo%3BUnder%20ECOA%2C%20denied%20applicants%20must%20receive%20an%20explanation%20of%20which%20factors%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20contributed%20to%20the%20decision.%20How%20much%20compute%20does%20this%20cost%3F%26rdquo%3B%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%22%22%22))%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.md(%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%20SHAP%20Explanations%20Require%20N%20Additional%20Forward%20Passes%0A%0A%20%20%20%20Kernel%20SHAP%20computes%20marginal%20contributions%20by%20running%20the%20model%20with%20each%20feature%0A%20%20%20%20masked.%20For%20N%20features%2C%20this%20requires%20approximately%20**N%20forward%20passes**%3A%0A%0A%20%20%20%20%60%60%60%0A%20%20%20%20Explanation%20latency%20%3D%20N_features%20*%20base_inference_latency%0A%20%20%20%20%60%60%60%0A%0A%20%20%20%20Exact%20SHAP%20requires%202%5EN%20evaluations%20(infeasible%20for%20N%20%3E%2030).%0A%20%20%20%20LIME%20uses%20~100%20samples%20(fixed).%20Feature%20importance%20is%20free%20(~1x).%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22))%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(partC_pred)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20partC_pred.value%20is%20None%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.callout(mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22Select%20your%20prediction%20to%20unlock%20the%20explainability%20calculator.%22)%2C%20kind%3D%22warn%22))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20mo.vstack(items)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.hstack(%5BpartC_features%2C%20partC_method%5D%2C%20widths%3D%22equal%22))%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_nf%20%3D%20partC_features.value%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_method%20%3D%20partC_method.value%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_base_ms%20%3D%202.0%20%20%23%20base%20inference%20latency%20for%20a%20tabular%20model%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_multipliers%20%3D%20%7B%22shap%22%3A%20_nf%2C%20%22lime%22%3A%20100%2C%20%22fi%22%3A%201%2C%20%22none%22%3A%200%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_method_labels%20%3D%20%7B%22shap%22%3A%20%22SHAP%20(Kernel)%22%2C%20%22lime%22%3A%20%22LIME%22%2C%20%22fi%22%3A%20%22Feature%20Importance%22%2C%20%22none%22%3A%20%22None%22%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_mult%20%3D%20_multipliers%5B_method%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_total_ms%20%3D%20_base_ms%20*%20(1%20%2B%20_mult)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_slo%20%3D%20100%20%20%23%20ms%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_slo_viol%20%3D%20_total_ms%20%3E%20_slo%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Comparison%20chart%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_methods%20%3D%20%5B%22None%22%2C%20%22Feature%20Imp.%22%2C%20%22LIME%22%2C%20%22SHAP%22%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_latencies%20%3D%20%5B_base_ms%2C%20_base_ms%20*%202%2C%20_base_ms%20*%20101%2C%20_base_ms%20*%20(_nf%20%2B%201)%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_colors%20%3D%20%5BCOLORS%5B'GreenLine'%5D%2C%20COLORS%5B'GreenLine'%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20COLORS%5B'OrangeLine'%5D%20if%20_base_ms%20*%20101%20%3C%20_slo%20else%20COLORS%5B'RedLine'%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20COLORS%5B'RedLine'%5D%20if%20_base_ms%20*%20(_nf%20%2B%201)%20%3E%20_slo%20else%20COLORS%5B'OrangeLine'%5D%5D%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_fig%20%3D%20go.Figure()%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_fig.add_trace(go.Bar(x%3D_methods%2C%20y%3D_latencies%2C%20marker_color%3D_colors%2C%20opacity%3D0.88))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_fig.add_hline(y%3D_slo%2C%20line_dash%3D%22dash%22%2C%20line_color%3DCOLORS%5B'GreenLine'%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20annotation_text%3Df%22SLO%20%3D%20%7B_slo%7D%20ms%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_fig.update_layout(height%3D340%2C%20yaxis%3Ddict(title%3D%22Total%20Latency%20(ms)%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20type%3D%22log%22%2C%20gridcolor%3D%22%23f1f5f9%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20margin%3Ddict(l%3D50%2C%20r%3D20%2C%20t%3D40%2C%20b%3D40))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20apply_plotly_theme(_fig)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.as_html(_fig))%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_tot_col%20%3D%20COLORS%5B'RedLine'%5D%20if%20_slo_viol%20else%20COLORS%5B'GreenLine'%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.Html(f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22display%3Aflex%3B%20gap%3A14px%3B%20flex-wrap%3Awrap%3B%20margin%3A16px%200%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22padding%3A16px%3B%20border%3A1px%20solid%20%23e2e8f0%3B%20border-radius%3A10px%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20min-width%3A130px%3B%20text-align%3Acenter%3B%20background%3Awhite%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20border-top%3A3px%20solid%20%7BCOLORS%5B'BlueLine'%5D%7D%3B%20flex%3A1%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22color%3A%2394a3b8%3B%20font-size%3A0.78rem%3B%20font-weight%3A600%3B%22%3EBase%20Inference%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22font-size%3A1.5rem%3B%20font-weight%3A800%3B%20color%3A%7BCOLORS%5B'BlueLine'%5D%7D%3B%22%3E%7B_base_ms%3A.1f%7D%20ms%3C%2Fdiv%3E%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22padding%3A16px%3B%20border%3A1px%20solid%20%23e2e8f0%3B%20border-radius%3A10px%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20min-width%3A130px%3B%20text-align%3Acenter%3B%20background%3Awhite%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20border-top%3A3px%20solid%20%7BCOLORS%5B'OrangeLine'%5D%7D%3B%20flex%3A1%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22color%3A%2394a3b8%3B%20font-size%3A0.78rem%3B%20font-weight%3A600%3B%22%3EExplanation%20Overhead%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22font-size%3A1.5rem%3B%20font-weight%3A800%3B%20color%3A%7BCOLORS%5B'OrangeLine'%5D%7D%3B%22%3E%7B_mult%7Dx%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22font-size%3A0.72rem%3B%20color%3A%2394a3b8%3B%22%3E%7B_method_labels%5B_method%5D%7D%3C%2Fdiv%3E%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22padding%3A16px%3B%20border%3A2px%20solid%20%7B_tot_col%7D%3B%20border-radius%3A10px%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20min-width%3A130px%3B%20text-align%3Acenter%3B%20background%3Awhite%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20border-top%3A3px%20solid%20%7B_tot_col%7D%3B%20flex%3A1%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22color%3A%2394a3b8%3B%20font-size%3A0.78rem%3B%20font-weight%3A600%3B%22%3ETotal%20Latency%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22font-size%3A1.5rem%3B%20font-weight%3A800%3B%20color%3A%7B_tot_col%7D%3B%22%3E%7B_total_ms%3A.0f%7D%20ms%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22font-size%3A0.72rem%3B%20color%3A%2394a3b8%3B%22%3E%7B%22SLO%20VIOLATED%22%20if%20_slo_viol%20else%20%22Within%20SLO%22%7D%3C%2Fdiv%3E%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%22%22%22))%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20_slo_viol%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.callout(mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f%22**SLO%20VIOLATED.**%20%7B_method_labels%5B_method%5D%7D%20with%20%7B_nf%7D%20features%3A%20%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%7B_total_ms%3A.0f%7D%20ms%20%3E%20%7B_slo%7D%20ms%20SLO.%20Consider%20LIME%20or%20async%20explanations.%22)%2C%20kind%3D%22danger%22))%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Method%20comparison%20table%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.md(f%22%22%22%0A%20%20%20%20**Explanation%20Method%20Comparison**%20(%60%7B_nf%7D%20features%2C%20base%20inference%20%3D%20%7B_base_ms%3A.1f%7D%20ms%60)%0A%0A%20%20%20%20%7C%20Method%20%7C%20Forward%20Passes%20%7C%20Total%20Latency%20%7C%20Fidelity%20%7C%20Regulatory%20%7C%0A%20%20%20%20%7C--------%7C---------------%7C---------------%7C----------%7C------------%7C%0A%20%20%20%20%7C%20None%20%7C%200%20%7C%20%7B_base_ms%3A.1f%7D%20ms%20%7C%20N%2FA%20%7C%20Non-compliant%20%7C%0A%20%20%20%20%7C%20Feature%20Importance%20%7C%201%20%7C%20%7B_base_ms*2%3A.1f%7D%20ms%20%7C%20Low%20%7C%20Insufficient%20%7C%0A%20%20%20%20%7C%20LIME%20%7C%20~100%20%7C%20%7B_base_ms*101%3A.0f%7D%20ms%20%7C%20Medium%20%7C%20Acceptable%20%7C%0A%20%20%20%20%7C%20SHAP%20(Kernel)%20%7C%20~%7B_nf%7D%20%7C%20%7B_base_ms*(_nf%2B1)%3A.0f%7D%20ms%20%7C%20High%20%7C%20Gold%20standard%20%7C%0A%20%20%20%20%7C%20SHAP%20(Exact)%20%7C%202%5E%7B_nf%7D%20%7C%20Infeasible%20%7C%20Perfect%20%7C%20Infeasible%20%7C%0A%0A%20%20%20%20*Source%3A%20explainability%20cost%20analysis%20from%20%40sec-responsible-engineering-explanations*%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22))%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20partC_pred.value%20%3D%3D%20%2250x%22%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.callout(mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22**Correct.**%20SHAP%20with%2050%20features%20requires%20~50%20forward%20passes.%20%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22Each%20pass%20has%20the%20same%20latency%20as%20the%20original%20prediction.%22)%2C%20kind%3D%22success%22))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20else%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.callout(mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f%22**SHAP%20overhead%20%3D%20%7B_nf%7Dx.**%20Each%20feature%20requires%20a%20separate%20%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22model%20evaluation%20to%20compute%20its%20marginal%20contribution.%22)%2C%20kind%3D%22warn%22))%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20mo.vstack(items)%0A%0A%20%20%20%20%23%20%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%0A%20%20%20%20%23%20PART%20D%20%E2%80%94%20The%20Carbon%20Cost%20of%20Responsibility%0A%20%20%20%20%23%20%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%0A%20%20%20%20def%20build_part_d()%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items%20%3D%20%5B%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.Html(f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22border-left%3A4px%20solid%20%7BCOLORS%5B'OrangeLine'%5D%7D%3B%20background%3A%7BCOLORS%5B'OrangeL'%5D%7D%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20border-radius%3A0%2010px%2010px%200%3B%20padding%3A16px%2022px%3B%20margin%3A12px%200%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22font-size%3A0.72rem%3B%20font-weight%3A700%3B%20color%3A%7BCOLORS%5B'OrangeLine'%5D%7D%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20text-transform%3Auppercase%3B%20letter-spacing%3A0.1em%3B%20margin-bottom%3A6px%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Board%20Inquiry%20%26middot%3B%20Sustainability%20Committee%2C%20EquiLend%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22font-style%3Aitalic%3B%20font-size%3A1.0rem%3B%20color%3A%231e293b%3B%20line-height%3A1.65%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%26ldquo%3BOur%20responsible%20AI%20stack%20requires%20weekly%20retraining%20and%20SHAP%20explanations%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20all%20denied%20applications.%20What%20is%20the%20annual%20carbon%20footprint%20compared%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20to%20our%20baseline%20model%20that%20was%20trained%20once%3F%26rdquo%3B%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%22%22%22))%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(partD_pred)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20partD_pred.value%20is%20None%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.callout(mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22Select%20your%20prediction%20to%20unlock%20the%20carbon%20calculator.%22)%2C%20kind%3D%22warn%22))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20mo.vstack(items)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.hstack(%5BpartD_retrain_freq%2C%20partD_explain_pct%2C%20partD_grid_mix%5D%2C%20widths%3D%22equal%22))%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_retrains_yr%20%3D%20partD_retrain_freq.value%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_explain_frac%20%3D%20partD_explain_pct.value%20%2F%20100%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_carbon_intensity%20%3D%20partD_grid_mix.value%20%20%23%20gCO2%2FkWh%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Training%20energy%3A%204%20A100-hours%20per%20retrain%20~%3D%204%20*%200.4%20kW%20*%201%20hr%20%3D%201.6%20kWh%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_train_kwh%20%3D%201.6%20%20%23%20kWh%20per%20retraining%20run%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_baseline_carbon%20%3D%20_train_kwh%20*%20_carbon_intensity%20%2F%201000%20%20%23%20kg%20CO2%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Retraining%20carbon%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_retrain_carbon%20%3D%20_retrains_yr%20*%20_train_kwh%20*%20_carbon_intensity%20%2F%201000%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Serving%20energy%3A%2010M%20predictions%2Fyear%2C%202ms%20each%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_predictions_yr%20%3D%2010_000_000%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_base_serve_kwh%20%3D%20_predictions_yr%20*%200.002%20%2F%203600%20*%20H100_TDP_W%20%2F%201000%20%20%23%20kWh%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_explain_serve_kwh%20%3D%20_predictions_yr%20*%20_explain_frac%20*%2050%20*%200.002%20%2F%203600%20*%20H100_TDP_W%20%2F%201000%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_serve_carbon%20%3D%20(_base_serve_kwh%20%2B%20_explain_serve_kwh)%20*%20_carbon_intensity%20%2F%201000%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_total_carbon%20%3D%20_retrain_carbon%20%2B%20_serve_carbon%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_baseline_total%20%3D%20_baseline_carbon%20%2B%20_base_serve_kwh%20*%20_carbon_intensity%20%2F%201000%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_ratio%20%3D%20_total_carbon%20%2F%20_baseline_total%20if%20_baseline_total%20%3E%200%20else%201%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Stacked%20bar%20chart%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_fig%20%3D%20go.Figure()%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_fig.add_trace(go.Bar(name%3D%22Baseline%20(train-once)%22%2C%20x%3D%5B%22Baseline%22%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20y%3D%5B_baseline_total%5D%2C%20marker_color%3DCOLORS%5B'GreenLine'%5D%2C%20opacity%3D0.88))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_fig.add_trace(go.Bar(name%3D%22Retraining%20Carbon%22%2C%20x%3D%5B%22Responsible%20AI%22%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20y%3D%5B_retrain_carbon%5D%2C%20marker_color%3DCOLORS%5B'BlueLine'%5D%2C%20opacity%3D0.88))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_fig.add_trace(go.Bar(name%3D%22Serving%20%2B%20Explanations%22%2C%20x%3D%5B%22Responsible%20AI%22%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20y%3D%5B_serve_carbon%5D%2C%20marker_color%3DCOLORS%5B'OrangeLine'%5D%2C%20opacity%3D0.88))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_fig.update_layout(barmode%3D%22stack%22%2C%20height%3D340%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20yaxis%3Ddict(title%3D%22Annual%20Carbon%20(kg%20CO2)%22%2C%20gridcolor%3D%22%23f1f5f9%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20legend%3Ddict(orientation%3D%22h%22%2C%20y%3D1.12%2C%20x%3D0)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20margin%3Ddict(l%3D60%2C%20r%3D20%2C%20t%3D60%2C%20b%3D40))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20apply_plotly_theme(_fig)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.as_html(_fig))%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.Html(f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22display%3Aflex%3B%20gap%3A14px%3B%20flex-wrap%3Awrap%3B%20margin%3A16px%200%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22padding%3A16px%3B%20border%3A1px%20solid%20%23e2e8f0%3B%20border-radius%3A10px%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20min-width%3A130px%3B%20text-align%3Acenter%3B%20background%3Awhite%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20border-top%3A3px%20solid%20%7BCOLORS%5B'GreenLine'%5D%7D%3B%20flex%3A1%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22color%3A%2394a3b8%3B%20font-size%3A0.78rem%3B%20font-weight%3A600%3B%22%3EBaseline%20Carbon%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22font-size%3A1.5rem%3B%20font-weight%3A800%3B%20color%3A%7BCOLORS%5B'GreenLine'%5D%7D%3B%22%3E%7B_baseline_total%3A.1f%7D%20kg%3C%2Fdiv%3E%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22padding%3A16px%3B%20border%3A2px%20solid%20%7BCOLORS%5B'RedLine'%5D%7D%3B%20border-radius%3A10px%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20min-width%3A130px%3B%20text-align%3Acenter%3B%20background%3Awhite%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20border-top%3A3px%20solid%20%7BCOLORS%5B'RedLine'%5D%7D%3B%20flex%3A1%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22color%3A%2394a3b8%3B%20font-size%3A0.78rem%3B%20font-weight%3A600%3B%22%3EResponsible%20AI%20Carbon%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22font-size%3A1.5rem%3B%20font-weight%3A800%3B%20color%3A%7BCOLORS%5B'RedLine'%5D%7D%3B%22%3E%7B_total_carbon%3A.1f%7D%20kg%3C%2Fdiv%3E%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22padding%3A16px%3B%20border%3A1px%20solid%20%23e2e8f0%3B%20border-radius%3A10px%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20min-width%3A130px%3B%20text-align%3Acenter%3B%20background%3Awhite%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20border-top%3A3px%20solid%20%7BCOLORS%5B'OrangeLine'%5D%7D%3B%20flex%3A1%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22color%3A%2394a3b8%3B%20font-size%3A0.78rem%3B%20font-weight%3A600%3B%22%3ECarbon%20Multiplier%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22font-size%3A1.7rem%3B%20font-weight%3A800%3B%20color%3A%7BCOLORS%5B'OrangeLine'%5D%7D%3B%22%3E%7B_ratio%3A.0f%7Dx%3C%2Fdiv%3E%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%22%22%22))%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.md(f%22%22%22%0A%20%20%20%20**Carbon%20Budget%20%26mdash%3B%20Live**%20(%60%7B_retrains_yr%7D%20retrains%2Fyr%2C%20%7B_explain_frac*100%3A.0f%7D%25%20coverage%2C%20%7B_carbon_intensity%7D%20gCO2%2FkWh%60)%0A%0A%20%20%20%20%60%60%60%0A%20%20%20%20Baseline%3A%0A%20%20%20%20%20%20Training%20carbon%20%20%3D%201%20*%20%7B_train_kwh%3A.1f%7D%20kWh%20*%20%7B_carbon_intensity%7D%20g%2FkWh%20%3D%20%7B_baseline_carbon%3A.2f%7D%20kg%20CO2%0A%20%20%20%20%20%20Serving%20carbon%20%20%20%3D%20%7B_base_serve_kwh%3A.1f%7D%20kWh%20*%20%7B_carbon_intensity%7D%20g%2FkWh%20%3D%20%7B_base_serve_kwh*_carbon_intensity%2F1000%3A.2f%7D%20kg%20CO2%0A%20%20%20%20%20%20Total%20baseline%20%20%20%3D%20%7B_baseline_total%3A.1f%7D%20kg%20CO2%2Fyear%0A%0A%20%20%20%20Responsible%20AI%3A%0A%20%20%20%20%20%20Retrain%20carbon%20%20%20%3D%20%7B_retrains_yr%7D%20*%20%7B_train_kwh%3A.1f%7D%20kWh%20*%20%7B_carbon_intensity%7D%20g%2FkWh%20%3D%20%7B_retrain_carbon%3A.1f%7D%20kg%20CO2%0A%20%20%20%20%20%20Serving%2Bexplain%20%20%3D%20(%7B_base_serve_kwh%3A.1f%7D%20%2B%20%7B_explain_serve_kwh%3A.1f%7D)%20kWh%20*%20%7B_carbon_intensity%7D%20g%2FkWh%20%3D%20%7B_serve_carbon%3A.1f%7D%20kg%20CO2%0A%20%20%20%20%20%20Total%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B_total_carbon%3A.1f%7D%20kg%20CO2%2Fyear%0A%20%20%20%20%20%20Multiplier%20%20%20%20%20%20%20%3D%20%7B_total_carbon%3A.1f%7D%20%2F%20%7B_baseline_total%3A.1f%7D%20%3D%20%7B_ratio%3A.0f%7Dx%0A%20%20%20%20%60%60%60%0A%20%20%20%20*Source%3A%20carbon%20accounting%20from%20%40sec-responsible-engineering-sustainability*%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22))%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20partD_pred.value%20%3D%3D%20%2260x%22%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.callout(mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22**Correct.**%20Weekly%20retraining%20(52x)%20plus%20explanation%20overhead%20produces%20%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f%22~%7B_ratio%3A.0f%7Dx%20carbon%20vs%20baseline.%20The%20cost%20is%20real%2C%20but%20so%20is%20the%20harm%20of%20unfairness.%22)%2C%20kind%3D%22success%22))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20else%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.callout(mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f%22**The%20carbon%20multiplier%20is%20~%7B_ratio%3A.0f%7Dx.**%20%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22Responsible%20AI%20has%20a%20real%20environmental%20cost.%20The%20question%20is%20not%20whether%20%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22to%20pay%20it%2C%20but%20how%20to%20budget%20it%20against%20the%20harms%20of%20an%20unfair%20system.%22)%2C%20kind%3D%22warn%22))%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Edge%20deployment%20carbon%20comparison%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_edge_serve_kwh%20%3D%20_predictions_yr%20*%200.002%20%2F%203600%20*%20JETSON_TDP_W%20%2F%201000%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_edge_explain_kwh%20%3D%20_predictions_yr%20*%20_explain_frac%20*%2050%20*%200.002%20%2F%203600%20*%20JETSON_TDP_W%20%2F%201000%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_edge_total_serve%20%3D%20(_edge_serve_kwh%20%2B%20_edge_explain_kwh)%20*%20_carbon_intensity%20%2F%201000%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_power_ratio%20%3D%20H100_TDP_W%20%2F%20JETSON_TDP_W%20if%20JETSON_TDP_W%20%3E%200%20else%201%0A%20%20%20%20%20%20%20%20items.append(mo.callout(mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f%22**Edge%20deployment%20contrast%20(Jetson%20Orin%20NX%2C%20%7BJETSON_TDP_W%3A.0f%7D%20W)%3A**%20%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f%22Serving%20carbon%20drops%20to%20%7B_edge_total_serve%3A.1f%7D%20kg%20CO2%2Fyear%20%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f%22(%7B_power_ratio%3A.0f%7Dx%20lower%20TDP)%2C%20but%20edge%20retraining%20is%20impractical%20%E2%80%94%20%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f%22you%20must%20retrain%20in%20the%20cloud%20and%20deploy%20to%20the%20edge%2C%20adding%20OTA%20update%20costs.%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%2C%20kind%3D%22info%22))%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20mo.vstack(items)%0A%0A%20%20%20%20%23%20%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%0A%20%20%20%20%23%20SYNTHESIS%0A%20%20%20%20%23%20%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%E2%95%90%0A%20%20%20%20def%20build_synthesis()%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20mo.vstack(%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20mo.md(%22%23%23%20Key%20Takeaways%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20mo.callout(mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22**1.%20Equal%20accuracy%20does%20not%20mean%20equal%20treatment.**%5Cn%5Cn%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22When%20base%20rates%20differ%2C%20you%20cannot%20simultaneously%20equalize%20FPR%2C%20FNR%2C%20%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22and%20PPV.%20This%20is%20the%20Chouldechova%20impossibility%20theorem.%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%2C%20kind%3D%22info%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20mo.callout(mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22**2.%20The%20fairness-accuracy%20Pareto%20frontier%20has%20a%20sweet%20spot%20and%20a%20cliff.**%5Cn%5Cn%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22The%20first%2010pp%20gap%20reduction%20costs%203-5%25%20accuracy.%20%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22Strict%20equality%20costs%2010%25%2B.%20Find%20the%20knee.%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%2C%20kind%3D%22info%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20mo.callout(mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22**3.%20Responsible%20AI%20has%20quantifiable%20costs%3A%20accuracy%2C%20latency%2C%20and%20carbon.**%5Cn%5Cn%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22SHAP%20adds%20Nx%20latency%20(N%20%3D%20features).%20Weekly%20retraining%20adds%2052x%20carbon.%20%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22These%20costs%20are%20not%20optional%20under%20regulation.%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%2C%20kind%3D%22info%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20mo.md(%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%20Connections%0A%0A%20%20%20%20**Textbook%3A**%20%40sec-responsible-engineering%20%26mdash%3B%20impossibility%20theorems%2C%0A%20%20%20%20fairness-accuracy%20trade-offs%2C%20explainability%20methods%2C%20carbon%20accounting.%0A%0A%20%20%20%20**TinyTorch%3A**%20Module%2015%20%26mdash%3B%20implement%20SHAP%20explanations%20from%20scratch.%0A%0A%20%20%20%20**Next%20Lab%3A**%20Lab%2016%20is%20the%20capstone%20%26mdash%3B%20every%20invariant%20from%2015%20labs%0A%20%20%20%20collapses%20into%20one%20deployment%20decision.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5D)%0A%0A%20%20%20%20tabs%20%3D%20mo.ui.tabs(%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22Part%20A%20%5Cu2014%20The%20Fairness%20Illusion%22%3A%20%20%20%20%20%20%20build_part_a()%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22Part%20B%20%5Cu2014%20The%20Price%20of%20Fairness%22%3A%20%20%20%20%20%20%20build_part_b()%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22Part%20C%20%5Cu2014%20The%20Explainability%20Tax%22%3A%20%20%20%20%20%20build_part_c()%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22Part%20D%20%5Cu2014%20The%20Carbon%20Ledger%22%3A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20build_part_d()%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22Synthesis%22%3A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20build_synthesis()%2C%0A%20%20%20%20%7D)%0A%20%20%20%20tabs%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(ledger%2C%20mo)%3A%0A%20%20%20%20_track%20%3D%20ledger.get_track()%0A%20%20%20%20ledger.save(chapter%3D15%2C%20design%3D%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22chapter%22%3A%20%22v1_15%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22completed%22%3A%20True%2C%0A%20%20%20%20%7D)%0A%0A%20%20%20%20mo.Html(f%22%22%22%0A%20%20%20%20%3Cdiv%20class%3D%22lab-hud%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cspan%20class%3D%22hud-label%22%3ELAB%3C%2Fspan%3E%3Cspan%20class%3D%22hud-value%22%3E15%20%26mdash%3B%20Responsible%20Engineering%3C%2Fspan%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cspan%20class%3D%22hud-label%22%3ETRACK%3C%2Fspan%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cspan%20class%3D%22%7B'hud-active'%20if%20_track%20!%3D%20'NONE'%20else%20'hud-none'%7D%22%3E%7B_track%7D%3C%2Fspan%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cspan%20class%3D%22hud-label%22%3ESTATUS%3C%2Fspan%3E%3Cspan%20class%3D%22hud-active%22%3EACTIVE%3C%2Fspan%3E%0A%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0Aif%20__name__%20%3D%3D%20%22__main__%22%3A%0A%20%20%20%20app.run()%0A