Learning Actionable Counterfactual Explanations in Large State Spaces
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Naggita, Keziah, Walter, Matthew R., Blum, Avrim |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
PAC Learning with Improvements
von: Attias, Idan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Attias, Idan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Revealing Positive and Negative Role Models to Help People Make Good Decisions
von: Blum, Avrim, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Blum, Avrim, et al.
Veröffentlicht: (2026)
A case for data valuation transparency via DValCards
von: Naggita, Keziah, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Naggita, Keziah, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Counterfactual Training: Teaching Models Plausible and Actionable Explanations
von: Altmeyer, Patrick, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Altmeyer, Patrick, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Proofs as Explanations: Short Certificates for Reliable Predictions
von: Blum, Avrim, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Blum, Avrim, et al.
Veröffentlicht: (2025)
FACEGroup: Feasible and Actionable Counterfactual Explanations for Group Fairness
von: Fragkathoulas, Christos, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Fragkathoulas, Christos, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A Model for Combinatorial Dictionary Learning and Inference
von: Blum, Avrim, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Blum, Avrim, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Tabular Diffusion based Actionable Counterfactual Explanations for Network Intrusion Detection
von: Galwaduge, Vinura, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Galwaduge, Vinura, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Replicable Online Learning
von: Ahmadi, Saba, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ahmadi, Saba, et al.
Veröffentlicht: (2024)
RealAC: A Domain-Agnostic Framework for Realistic and Actionable Counterfactual Explanations
von: Arefeen, Asiful, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Arefeen, Asiful, et al.
Veröffentlicht: (2025)
KTCF: Actionable Recourse in Knowledge Tracing via Counterfactual Explanations for Education
von: Kim, Woojin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Kim, Woojin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Recovering from Biased Data: Can Fairness Constraints Improve Accuracy?
von: Blum, Avrim, et al.
Veröffentlicht: (2019)
von: Blum, Avrim, et al.
Veröffentlicht: (2019)
Nearly-tight Approximation Guarantees for the Improving Multi-Armed Bandits Problem
von: Blum, Avrim, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Blum, Avrim, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Competitive strategies to use "warm start" algorithms with predictions
von: Srinivas, Vaidehi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Srinivas, Vaidehi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Actionable Counterfactual Explanations Using Bayesian Networks and Path Planning with Applications to Environmental Quality Improvement
von: Valero-Leal, Enrique, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Valero-Leal, Enrique, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Regularized Robustly Reliable Learners and Instance Targeted Attacks
von: Blum, Avrim, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Blum, Avrim, et al.
Veröffentlicht: (2024)
On Learning Verifiers and Implications to Chain-of-Thought Reasoning
von: Balcan, Maria-Florina, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Balcan, Maria-Florina, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Counterfactual Explanations via Riemannian Latent Space Traversal
von: Pegios, Paraskevas, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Pegios, Paraskevas, et al.
Veröffentlicht: (2024)
On the Trade-offs between Adversarial Robustness and Actionable Explanations
von: Krishna, Satyapriya, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Krishna, Satyapriya, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Strategic Classification under Unknown Personalized Manipulation
von: Shao, Han, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Shao, Han, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Fundamental Bounds on Online Strategic Classification
von: Ahmadi, Saba, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Ahmadi, Saba, et al.
Veröffentlicht: (2023)
A Machine Learning Theory Perspective on Strategic Litigation
von: Dutz, Melissa, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Dutz, Melissa, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Algorithm Design and Stronger Guarantees for the Improving Multi-Armed Bandits Problem
von: Blum, Avrim, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Blum, Avrim, et al.
Veröffentlicht: (2025)
ACE: Adapting sampling for Counterfactual Explanations
von: Guerrero, Margarita A., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Guerrero, Margarita A., et al.
Veröffentlicht: (2025)
Causal Explanation of Concept Drift -- A Truly Actionable Approach
von: Komnick, David, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Komnick, David, et al.
Veröffentlicht: (2025)
PUPAE: Intuitive and Actionable Explanations for Time Series Anomalies
von: Der, Audrey, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Der, Audrey, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Agnostic Multi-Robust Learning Using ERM
von: Ahmadi, Saba, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Ahmadi, Saba, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Improving the Evaluation and Actionability of Explanation Methods for Multivariate Time Series Classification
von: Serramazza, Davide Italo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Serramazza, Davide Italo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Tabular Diffusion Counterfactual Explanations
von: Zhang, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Graph Diffusion Counterfactual Explanation
von: Bechtoldt, David, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Bechtoldt, David, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Model-Based Counterfactual Explanations Incorporating Feature Space Attributes for Tabular Data
von: Sumiya, Yuta, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Sumiya, Yuta, et al.
Veröffentlicht: (2024)
ACTER: Diverse and Actionable Counterfactual Sequences for Explaining and Diagnosing RL Policies
von: Gajcin, Jasmina, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Gajcin, Jasmina, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Counterfactual Explanations for Continuous Action Reinforcement Learning
von: Dong, Shuyang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Dong, Shuyang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
On the Vulnerability of Fairness Constrained Learning to Malicious Noise
von: Blum, Avrim, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Blum, Avrim, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Watermarking Counterfactual Explanations
von: Guo, Hangzhi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Guo, Hangzhi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Optimal Transport Group Counterfactual Explanations
von: Valero-Leal, Enrique, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Valero-Leal, Enrique, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Counterfactual Explanations Under Concept Drift
von: Kostrzewa, Marcin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Kostrzewa, Marcin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Distributional Adversarial Loss
von: Ahmadi, Saba, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ahmadi, Saba, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Counterfactual Explanations for Linear Optimization
von: Kurtz, Jannis, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kurtz, Jannis, et al.
Veröffentlicht: (2024)
S-CFE: Simple Counterfactual Explanations
von: Sadiku, Shpresim, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Sadiku, Shpresim, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Ähnliche Einträge
-
PAC Learning with Improvements
von: Attias, Idan, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Revealing Positive and Negative Role Models to Help People Make Good Decisions
von: Blum, Avrim, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
A case for data valuation transparency via DValCards
von: Naggita, Keziah, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Counterfactual Training: Teaching Models Plausible and Actionable Explanations
von: Altmeyer, Patrick, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
Proofs as Explanations: Short Certificates for Reliable Predictions
von: Blum, Avrim, et al.
Veröffentlicht: (2025)