本研究探讨了因果推断与可解释人工智能中反事实的使用差异，提出了反事实的正式定义，并分析了其在这两个领域的应用，促进了CI与XAI的融合。

本研究提出了一种新方法，通过追溯反事实来提高模型的可解释性，解决了传统方法忽视因果关系的问题。该方法结合因果推理，生成可操作的解释，并在实验中显示出比现有技术更深刻的模型洞察。

本研究提出了一种基于切片的深度学习模型可解释性方法，应用于3D CT数据，通过2D编码器生成反事实，节省内存并保持3D上下文，显示出良好的效果，具有重要的临床应用潜力。

本研究提出了一种新统计建模原则ETZ，以解决随机对照试验中反事实有效性估计的不确定性问题。研究发现，反事实的不确定性通常小于事实的不确定性。反事实点估计在整体人群中是无偏的，但在针对性治疗中需谨慎处理。

本研究提出了一种新的变分贝叶斯因果推断框架，解决了传统方法在高维情况下反事实处理能力不足的问题。该框架无需反事实样本即可进行监督，并通过解耦潜在变量识别因果效应。实验结果显示，该框架在多个基准测试中表现优于现有模型。

本研究探讨多智能体马尔可夫决策中解释反事实结果的挑战。通过新的因果解释公式，将代理行动对结果的反事实效应分解为各代理和状态变量的贡献，帮助理解多智能体互动的潜在影响。

本文介绍了因果机器学习（CausalML）方法，将数据生成过程形式化为结构性因果模型（SCM），探讨了干预和反事实的影响，归类为五类：因果监督学习，因果生成建模，因果解释，因果公平性和因果强化学习，并比较了每种类别中的方法，提供了因果基准的概述，以及对该新兴领域现状的关键讨论和未来工作的建议。

CounterfacTS是一个用于探测深度学习模型在时间序列预测中鲁棒性的工具，具有用户友好的界面和可视化功能。它能识别时间序列集合的主要特征，评估模型性能的依赖性，并指导转换原始时间序列以创建具有期望属性的反事实。该工具有助于提高预测性能，并强调了转换时间序列和创建有效反事实的重要性。

本文介绍了因果机器学习方法，将数据生成过程形式化为结构性因果模型，并从因果的角度探讨了干预和反事实的影响。该方法归类为五类，包括因果监督学习、因果生成建模、因果解释、因果公平性和因果强化学习，并比较了每种类别中的方法。

本文介绍了因果机器学习方法，将数据生成过程形式化为结构性因果模型，并从因果的角度探讨了干预和反事实的影响。该方法归类为五类，包括因果监督学习、因果生成建模、因果解释、因果公平性和因果强化学习，并比较了每种类别中的方法。