Giải thích phản thực tế
Giải thích phản thực tế, được Wachter, Mittelstadt và Russell giới thiệu vào năm 2017, trả lời câu hỏi: 'Thay đổi nhỏ nhất đối với đầu vào để tạo ra một đầu ra mô hình khác là gì?' Thay vì giải thích tại sao một mô hình đưa ra quyết định, chúng mô tả những gì cần thay đổi để quyết định đó bị đảo ngược, khiến chúng đặc biệt có giá trị cho các ứng dụng có rủi ro cao như chấm điểm tín dụng, chẩn đoán y tế và quyết định tuyển dụng theo các khuôn khổ như Quy định chung về bảo vệ dữ liệu (GDPR) của EU.
Đọc toàn bộ phương pháp
Đăng nhập bằng tài khoản miễn phí để đọc phần này.
Bản đồ phương pháp
Lân cận của các phương pháp liên quan — chọn một nút để khám phá.
Nguồn tài liệu
- 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 ↗
Cách trích dẫn trang này
ScholarGate. (2026, June 2). Counterfactual Explanations. ScholarGate. https://scholargate.app/vi/machine-learning/counterfactual-explanations
Phương pháp nào?
Đặt phương pháp này bên cạnh những phương pháp gần gũi nhất với nó và đọc chúng song song — thư viện bày sách lên bàn; lựa chọn là của bạn.
- LIME: Giải thích Mô hình Cục bộ Có thể Diễn giải và Độc lập Mô hìnhHọc máy↔ so sánh
- Hồi quy LogisticThống kê nghiên cứu↔ so sánh
Được tham chiếu bởi
Phát hiện lỗi trên trang này? Báo cáo hoặc đề xuất chỉnh sửa →