CFXplorer Pacchetto Python per la generazione di spiegazioni contro-fattuali

CFXplorer Python package for counterfactual explanation generation

Introduce un pacchetto Python per generare spiegazioni controfattuali per algoritmi basati su alberi

L’importanza dell’interpretabilità nei modelli di machine learning sta crescendo poiché vengono sempre più applicati in scenari reali. Comprendere come i modelli prendono decisioni beneficia non solo gli utenti del modello, ma anche coloro che sono influenzati dalle decisioni prese dal modello. Le spiegazioni controfattuali sono state sviluppate per affrontare questa problematica, in quanto consentono alle persone di capire come raggiungere un risultato desiderabile modificando i propri dati originali. Nel breve termine, le spiegazioni controfattuali possono offrire suggerimenti pratici a coloro che sono influenzati dalle decisioni di un modello di machine learning. Ad esempio, una persona che è stata respinta per una richiesta di prestito potrebbe sapere cosa avrebbe potuto fare per essere accettata questa volta, il che sarebbe utile per migliorare la sua prossima domanda.

Lucic et al. [1] hanno proposto FOCUS, un algoritmo progettato per generare spiegazioni controfattuali ottimali in termini di distanza rispetto ai dati originali per tutte le istanze nei modelli di machine learning basati su alberi.

CFXplorer è un pacchetto Python che genera spiegazioni controfattuali per un determinato modello e dati utilizzando l’algoritmo FOCUS. Questo articolo introduce e mostra come CFXplorer può essere utilizzato per generare spiegazioni controfattuali.

Link

Repository GitHub: https://github.com/kyosek/CFXplorer

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Documentazione: https://cfxplorer.readthedocs.io/en/latest/?badge=latest

PyPI: https://pypi.org/project/CFXplorer/

Indice

1. Algoritmo FOCUS
2. Esempi di CFXplorer
3. Limitazioni
4. Conclusioni
5. Riferimenti

1. Algoritmo FOCUS

Questa sezione introduce brevemente l’algoritmo FOCUS.

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