記事では、反事実的説明（CFXs）がモデルの予測に対する人間に理解可能な正当性を提供する重要性について述べています。しかし、既存の方法はしばしば不確実性を無視しているか、形式的な保証を持たないことが指摘されています。そこで提案されたのがCONFEXという新しい方法です。この手法は、コンフォーマル予測と混合整数線形計画法を使用して、不確実性に配慮した反事実的説明を生成します。CONFEXは、予測の不確実性と最適性に関して厳格な保証を提供するために、効率的なMILPエンコーディングを利用した新しいローカライズCP手法を開発しました。実験結果から、CONFEXは最先端の手法と比較しても堅牢で信頼性の高い説明を生成することが示されています。