A Two-Stage Algorithm for Cost-Efficient Multi-instance Counterfactual Explanations

要約

反実仮想的説明は、ブラックボックスシステムの予測を分析するための最も一般的な手法の一つである。なぜなら、反実仮想的説明は、望ましくないシステムの出力を望ましい出力に変えるために、入力に対するコスト効率的で実行可能な変更を推奨できるからである。既存の反実仮想手法のほとんどは単一のインスタンスを説明するが、顧客満足のようないくつかの実世界のユースケースでは、複数のインスタンス（例えば顧客）を同時に満足させることができる単一の反実仮想を特定する必要がある。本研究では、コスト効率の良い複数インスタンスの反事実説明とともに、インスタンスのグループを見つけるための柔軟な2段階アルゴリズムを提案する。これは、ほとんどの先行研究において、そのようなグループを見つけるという側面が扱われていないという事実に動機づけられている。

要約(オリジナル)

Counterfactual explanations constitute among the most popular methods for analyzing the predictions of black-box systems since they can recommend cost-efficient and actionable changes to the input to turn an undesired system’s output into a desired output. While most of the existing counterfactual methods explain a single instance, several real-world use cases, such as customer satisfaction, require the identification of a single counterfactual that can satisfy multiple instances (e.g. customers) simultaneously. In this work, we propose a flexible two-stage algorithm for finding groups of instances along with cost-efficient multi-instance counterfactual explanations. This is motivated by the fact that in most previous works the aspect of finding such groups is not addressed.

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