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算法追索性是一个利用反事实解释的过程，而不仅仅是理解系统产生给定的分类的原因，还可以为用户提供他们可以采取的行动来改变其预测结果。现有的计算此类干预措施的方法（称为追索权）确定了一组满足某些Desiderata的点 - e.g。对基本因果图的干预，最大程度地减少成本函数等。需要对基本模型结构的广泛了解，这在几个领域中通常是不切实际的信息。我们提出了一个数据驱动和模型不合时宜的框架来计算反事实解释。我们介绍了步骤，这是一种计算上有效的方法，它沿数据歧管沿着数据歧管递增步骤，该步骤将用户指导用户达到所需的结果。我们表明，该步骤独特地满足了一组理想的公理。此外，通过彻底的经验和理论调查，我们表明，在沿着重要指标沿着重要指标的流行方法胜过可证明的鲁棒性和隐私保证。
一种基于步骤的反事实说明的方法
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