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CoGS：使用目标导向ASP的模型无关因果约束反事实解释
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出CoGS框架，旨在解决机器学习模型在贷款审批和招聘等领域的透明度不足问题，提供因果一致的反事实解释，以支持可操作的决策。
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关键要点
- 本研究提出CoGS框架，旨在解决机器学习模型在贷款审批和招聘等领域的透明度不足问题。
- CoGS框架能够生成因果一致的反事实解释，支持可操作的决策。
- 研究结果表明，CoGS有效提取了统计模型的潜在逻辑。
- CoGS能够对特征值进行合理的因果修改。
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