解释k-最近邻：推导性和反事实解释

本研究解决了k-最近邻分类模型可解释性较差的问题，尤其是在高维应用中的解释实用性。我们提出了一种新的视角，即“特征视角”，并研究了推导性解释和反事实解释，为分类提供了更加清晰的理解。研究表明，尽管存在一些复杂性挑战，但通过整数二次规划和SAT求解，可以在实践中有效计算这些解释。