Counterfactual, Contrastive, and Hierarchical Explanations with Contextual Importance and Utility

Kary Främling*

*Tämän työn vastaava kirjoittaja

Tutkimustuotos: Artikkeli kirjassa/konferenssijulkaisussaConference article in proceedingsScientificvertaisarvioitu

5 Lataukset (Pure)

Abstrakti

Contextual Importance and Utility (CIU) is a model-agnostic method for post-hoc explanation of prediction outcomes. In this paper we describe and show new functionality in the R implementation of CIU for tabular data. Much of that functionality is specific to CIU and goes beyond the current state of the art.

AlkuperäiskieliEnglanti
OtsikkoExplainable and Transparent AI and Multi-Agent Systems - 5th International Workshop, EXTRAAMAS 2023, Revised Selected Papers
ToimittajatDavide Calvaresi, Amro Najjar, Andrea Omicini, Rachele Carli, Giovanni Ciatto, Reyhan Aydogan, Yazan Mualla, Kary Främling
KustantajaSpringer
Sivut180-184
Sivumäärä5
ISBN (elektroninen)978-3-031-40878-6
ISBN (painettu)978-3-031-40877-9
DOI - pysyväislinkit
TilaJulkaistu - 2023
OKM-julkaisutyyppiA4 Artikkeli konferenssijulkaisussa
TapahtumaInternational Workshop on Explainable, Transparent Autonomous Agents and Multi-Agent Systems - London, Iso-Britannia
Kesto: 29 toukok. 202329 toukok. 2023
Konferenssinumero: 5

Julkaisusarja

NimiLecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)
KustantajaSpringer
Vuosikerta14127 LNAI
ISSN (painettu)0302-9743
ISSN (elektroninen)1611-3349

Workshop

WorkshopInternational Workshop on Explainable, Transparent Autonomous Agents and Multi-Agent Systems
LyhennettäEXTRAAMAS
Maa/AlueIso-Britannia
KaupunkiLondon
Ajanjakso29/05/202329/05/2023

Sormenjälki

Sukella tutkimusaiheisiin 'Counterfactual, Contrastive, and Hierarchical Explanations with Contextual Importance and Utility'. Ne muodostavat yhdessä ainutlaatuisen sormenjäljen.

Siteeraa tätä