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

要約

反事実の説明は、望ましいシステム出力を得るためにシステムの入力に対するコスト効率が高く実用的な変更を推奨できるため、ブラックボックス システムを分析するための最も一般的な方法の 1 つです。
既存の反事実手法のほとんどは単一の事例を説明しますが、顧客満足度などのいくつかの現実世界の問題では、複数の事例 (顧客など) を同時に満足させることができる単一の反事実を特定する必要があります。
この制限に対処するために、この研究では、インスタンスのグループを見つけてコスト効率の高い複数インスタンスの反事実の説明を計算するための柔軟な 2 段階のアルゴリズムを提案します。
この論文では、比較評価を通じて、一般的な代替案に対するアルゴリズムとそのパフォーマンスを示します。

要約(オリジナル)

Counterfactual explanations constitute among the most popular methods for analyzing black-box systems since they can recommend cost-efficient and actionable changes to the input of a system to obtain the desired system output. While most of the existing counterfactual methods explain a single instance, several real-world problems, such as customer satisfaction, require the identification of a single counterfactual that can satisfy multiple instances (e.g. customers) simultaneously. To address this limitation, in this work, we propose a flexible two-stage algorithm for finding groups of instances and computing cost-efficient multi-instance counterfactual explanations. The paper presents the algorithm and its performance against popular alternatives through a comparative evaluation.

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