本研究提出了一种新方法，将不确定性估计技术融入反事实解释中，以提高其真实性。结果表明，传统方法显著降低了预测误差，增强了反事实的科学价值，特别是在处理不符合分布的数据时，突显了其在可解释人工智能中的重要性。
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