Kontrafaktuálne vysvetlenia
Kontrafaktuálne vysvetlenia, ktoré v roku 2017 predstavili Wachter, Mittelstadt a Russell, odpovedajú na otázku: 'Aká je najmenšia zmena vstupu, ktorá by viedla k inému výstupu modelu?' Namiesto vysvetľovania, prečo model urobil rozhodnutie, opisujú, čo by sa muselo zmeniť, aby sa toto rozhodnutie zvrátiilo, čo ich robí obzvlášť cennými pre aplikácie s vysokými stávkami, ako je bodovanie úverov, lekárska diagnostika a rozhodnutia o zamestnaní v rámci rámcov, ako je EÚ GDPR.
Prečítať celú metódu
Ak si chcete prečítať túto sekciu, prihláste sa s bezplatným účtom.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Zdroje
- 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 ↗
Ako citovať túto stránku
ScholarGate. (2026, June 2). Counterfactual Explanations. ScholarGate. https://scholargate.app/sk/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: Lokálne interpretovateľné agnostické modely vysvetleníStrojové učenie↔ compare
- Logistická regresiaŠtatistika vo výskume↔ compare
Odkazujú sem
Našli ste na tejto stránke chybu? Nahláste ju alebo navrhnite opravu →