介绍一种用于生成基于树算法的反事实解释的Python包
随着机器学习模型在实际场景中的应用越来越广泛，对于模型的可解释性的重要性也在增加。了解模型如何做出决策不仅有益于模型的用户，也有益于受模型决策影响的人群。反事实解释是为了解决这个问题而发展出来的方法，它允许个体通过扰动原始数据来理解如何实现期望的结果。短期内，反事实解释可能对受机器学习模型决策影响的人提供可操作的建议。例如，一个被拒绝贷款申请的人可以了解到这次应该做些什么才能被接受，这对于改进下次申请是有帮助的。
Lucic等人[1]提出了FOCUS算法，它旨在为基于树的机器学习模型中的所有实例生成最佳距离反事实解释。
CFXplorer是一个使用FOCUS算法为给定的模型和数据生成反事实解释的Python包。本文介绍并展示了如何使用CFXplorer生成反事实解释。
链接
GitHub仓库：https://github.com/kyosek/CFXplorer
文档：https://cfxplorer.readthedocs.io/en/latest/?badge=latest
PyPI：https://pypi.org/project/CFXplorer/
目录
- FOCUS算法
- CFXplorer示例
- 限制
- 结论
- 参考文献
1. FOCUS算法
本节简要介绍了FOCUS算法。
生成反事实解释是一个已经得到多种方法解决的问题。Wachter、Mittelstadt和Russell[2]将这个问题转化为一个优化框架，然而，这个…