Αντιπαραδειγματικές Επεξηγήσεις
Οι αντιπαραδειγματικές επεξηγήσεις, που εισήχθησαν από τους Wachter, Mittelstadt και Russell το 2017, απαντούν στην ερώτηση: «Ποια είναι η μικρότερη αλλαγή στην είσοδο που θα είχε παράγει διαφορετική έξοδο μοντέλου;» Αντί να εξηγούν γιατί ένα μοντέλο έλαβε μια απόφαση, περιγράφουν τι θα χρειαζόταν να αλλάξει για να αντιστραφεί αυτή η απόφαση, καθιστώντας τις ιδιαίτερα πολύτιμες για εφαρμογές υψηλού κινδύνου, όπως η αξιολόγηση πιστοληπτικής ικανότητας, η ιατρική διάγνωση και οι αποφάσεις πρόσληψης υπό πλαίσια όπως ο Γενικός Κανονισμός Προστασίας Δεδομένων (ΓΚΠΔ) της ΕΕ.
Διαβάστε ολόκληρη τη μέθοδο
Συνδεθείτε με δωρεάν λογαριασμό για να διαβάσετε αυτή την ενότητα.
Χάρτης μεθόδων
Η γειτονιά των σχετιζόμενων μεθόδων — επιλέξτε έναν κόμβο για εξερεύνηση.
Πηγές
- Wachter, S., Mittelstadt, B., & Russell, C. (2017). Counterfactual explanations without opening the black box: Automated decisions and the GDPR. Harvard Journal of Law & Technology, 31, 841–887. link ↗
Πώς να παραπέμψετε σε αυτή τη σελίδα
ScholarGate. (2026, June 2). Counterfactual Explanations. ScholarGate. https://scholargate.app/el/machine-learning/counterfactual-explanations
Ποια μέθοδος;
Τοποθετήστε αυτή τη μέθοδο δίπλα στις πιο συγγενείς της και διαβάστε τις παράλληλα — η βιβλιοθήκη απλώνει τα βιβλία στο τραπέζι· η επιλογή είναι δική σας.
- LIME: LIME: Τοπικές Ερμηνεύσιμες Ανεξάρτητες Μοντέλων ΕξηγήσειςΜηχανική Μάθηση↔ σύγκριση
- Λογιστική ΠαλινδρόμησηΕρευνητική Στατιστική↔ σύγκριση
Αναφέρεται από
Εντοπίσατε πρόβλημα σε αυτή τη σελίδα; Αναφέρετέ το ή προτείνετε διόρθωση →