Kontrafaktuaalsed seletused
Kontrafaktuaalsed seletused, mille tutvustasid Wachter, Mittelstadt ja Russell 2017. aastal, vastavad küsimusele: „Mis on vähim muudatus sisendis, mis oleks andnud mudeli teistsuguse väljundi?” Selle asemel, et selgitada, miks mudel otsuse tegi, kirjeldavad need, mida oleks vaja muuta, et see otsus ümber pöörata, muutes need eriti väärtuslikuks kõrge riskiga rakendustes, nagu krediidiskoorimine, meditsiiniline diagnostika ja värbamisotsused selliste raamistike alusel nagu EL-i isikuandmete kaitse üldmäärus (GDPR).
Loe meetodi täielikku kirjeldust
Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Allikad
- 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 ↗
Kuidas sellele lehele viidata
ScholarGate. (2026, June 2). Counterfactual Explanations. ScholarGate. https://scholargate.app/et/machine-learning/counterfactual-explanations
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- LIME: Kohalikud tõlgendatavad mudelist-agnostilised selgitusedMasinõpe↔ compare
- Logistiline regressioonUurimisstatistika↔ compare
Sellele viitavad
Märkasid sellel lehel viga? Teata sellest või paku parandust →