P$^2$CE: Model-Agnostic Plausible Pareto-Optimal Counterfactual Explanations

En 3 lignesP²CE génère des explications contrefactuelles Pareto-optimales plausibles pour les modèles ML. L'algorithme utilise une forêt d'isolation et les valeurs SHAP pour équilibrer faisabilité, plausibilité et efficacité computationnelle. Évalué sur 3 datasets, il surpasse les méthodes existantes en qualité et vitesse.

Résumé généré par Claude — vérifié par l'humain