AI 词汇表
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反事实
通过最小化修改输入特征来改变AI模型预测的假设实例，为模型行为提供直观解释。
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反事实空间
包含所有可能改变模型决策的输入特征修改的数学领域，通常通过优化算法进行探索。
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反事实距离
量化原始实例与其反事实版本之间差异的度量，对于确保为用户提供合理且可解释的解释至关重要。
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反事实有效性
验证生成的反事实场景确实能产生模型期望预测的基本标准，确保解释的可靠性。
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反事实邻近性
反事实应尽可能接近原始实例的原则，以被视为相关且易于理解的解释。
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反事实合理性
评估反事实场景在现实世界中的真实程度，对于使解释被决策者接受和利用至关重要。
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反事实可操作性
衡量反事实所建议的修改对用户而言是否可行和可控的程度，决定其作为决策工具的实际价值。
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最小反事实
在改变模型预测的同时修改尽可能少特征的反事实解释，优化了简洁性和可解释性。
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反事实生成
通过算法过程创建假设情景以反转模型决策，通常使用约束优化技术。
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反事实优化
通过最小化距离、有效性和合理性之间的权衡，根据预定目标寻找最优反事实的数学方法。
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反事实鲁棒性
反事实解释在面对模型或数据的轻微变化时保持有效的能力，确保生成建议的稳定性。
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多重反事实
提供多种改变模型预测路径的反事实场景集合，使用户能够在不同行动选项中进行选择。
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反事实关键性
分析反事实中修改特征相对重要性的方法，识别对改变模型决策最具影响力的因素。
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最小扰动
反事实生成的基本原则，旨在尽可能少地修改输入数据同时获得期望的预测变化。
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现实约束
在生成反事实时施加的规则集合，确保产生的场景符合问题的物理、逻辑或领域规律。
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特征空间
输入数据所处的多维领域，作为探索和生成有效相关反事实的框架。
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事后解释
在模型训练后应用的解释方法，属于反事实生成方法，用于解释决策而不修改算法。
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相似性度量
用于量化原始实例与其反事实之间相似性的数学函数，对于评估生成解释的相关性至关重要。
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