We define a counterfactual explanat

We define a counterfactual explanation as a set of features that is weakly causal and irreducible. Weakly causal means that removing the set of features from the instance causes the model decision to change.3 Irreducible means that removing any proper subset of the explanation would not change the model decision. The importance of an explanation being weakly causal is straightforward: the decision would have been different if not for the presence of this set of features. The “weakness” comes from the fact that all the features in the set may not actually be necessary. The irreducible condition serves to avoid including features that are superfluous. More formally, consider instance consisting of features , = {1,2, … , }, for which the decision-making system : → {1,2, … , } gives decision . Then, a set of features is a counterfactual explanation for () = if and only if:

結果 (繁體中文) 1:

我們定義了一個反事實的解釋為一組的功能，是弱因果和束縛。弱因果意味著從實例中移除的功能集使模型決定change.3束縛手段，取消的解釋任何真子集不會改變模型的決定。的解釋是弱因果關係的重要性是直截了當：決定本來如果沒有不同的這組特徵的存在。在“弱點”來自一個事實，即在設定的所有功能實際上可能沒有必要。束縛條件用來避免包括那些多餘的功能。更正式地，考慮例如包括功能，= {1,2，...，}，為其決策系統：→{1,2，...，}給出決定。然後，

結果 (繁體中文) 2:

我們將反事實解釋定義為一組因果和不可還原的特徵。弱因果意味著從實例中刪除一組特徵會導致模型決策更改。解釋因果性弱的重要性是直截了當的：如果不是這組特徵的存在，決定就會有所不同。"弱點"來自這樣一個事實，即集中的所有功能實際上可能並不需要。不可還原條件用於避免包括多餘的功能。更正式地說，考慮由功能組成的實例 ，[1，2， ... ]，決策系統 ： {1，2， ... } 給出決策。然後，一組功能是 （） = 如果且僅當以下事實解釋時，

結果 (繁體中文) 3:

我們將反事實解釋定義為一組弱因果且不可約的特徵。弱因果意味著從實例中移除特徵集會導致模型決策發生變化。3不可約意味著移除任何適當的解釋子集不會改變模型決策。弱因果性解釋的重要性是顯而易見的：如果沒有這一組特徵的存在，決策將是不同的。“弱點”來自這樣一個事實，即集合中的所有功能實際上可能都不是必需的。不可約條件用於避免包含多餘的特徵。更正式地說，考慮由特徵組成的實例，={1,2，…，}，決策系統：…{1,2，…，}給出決策。那麼，一組特徵是對（）=當且僅當：