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CoGS: 基于目标导向 ASP 的因果约束反事实解释
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本文提出了一种生成反事实解释的框架，通过考虑特征之间的因果关系来解决机器学习模型在贷款批准、预审保释批准和雇佣等领域中的问题。该框架展示了在不同世界之间导航的能力。
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关键要点
- 机器学习模型在贷款批准、预审保释批准和雇佣等领域越来越普遍。
- 大多数机器学习模型是黑盒子，无法解释预测决策的过程。
- 需要提供解释以满足透明度需求，帮助人们理解决策原因。
- 研究聚焦于生成反事实解释，考虑特征之间的因果关系。
- 提出了 CFGs 框架，即 CounterFactual Generation with s (CASP)。
- CFGs 框架利用目标导向的 ASP 系统从基于规则的机器学习算法生成反事实解释。
- 使用 FOLD-SE 模型对 CFGs 进行基准测试，通过干预实现状态转换。
- 展示了如何计算和证明反事实解释，想象事实假设改变的世界。
- CFGs 展示了在不同世界之间导航的能力，从不希望的结果到期望的决策。
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