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申请/专利权人：齐鲁工业大学(山东省科学院)
摘要：本公开提供了一种基于反事实实例的因果解释方法及系统，涉及人工智能技术领域，包括：生成反事实实例利用归因解释的方法，使用所有特征改变值生成的反事实实例数减去限定某个特征不变生成的反事实实例数，并将分母扩展为所有生成反事实的次数，得到每个特征对于结果的影响程度，作为每个特征的充分性评分；使用特征变化的反事实实例占生成的有效反事实实例数的百分比作为每个特征的必要性评分；将充分性评分和必要性评分按权重相加，得到基于反事实实例的因果评分，得到对构建的机器学习模型输出决策影响程度最大的特征。
主权项：1.一种基于反事实实例的因果解释方法，其特征在于，包括：将一组原始实例输入到原模型，获得模型输出；调用反事实生成方法，设置反事实组大小，对原模型进行解释，生成多组反事实实例；确认连续特征的阈值，确认原始实例组内某个反事实实例以及其对应的反事实实例组大小；对于反事实实例组内其他反事实实例，遍历其特征，对比其与原始实例点，统计各特征改变的实例点个数；评估各特征改变实例点个数下的各特征的必要性评分以及充分性评分；将充分性评分和必要性评分按权重相加，得到特征重要度的因果评分，获取对待解释模型输出决策影响程度最大的特征。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 齐鲁工业大学(山东省科学院) 一种基于反事实实例的因果解释方法及系统
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