MULTI-VARIATE COUNTERFACTUAL DIFFUSION PROCESS

A method is provided for multivariate counterfactual diffusion in desensitizing behavior latent features learned on limited data. The method includes generating a plurality of synthetic vectors for each input vector of a plurality of input vectors used to train a first machine learning model, where the plurality of synthetic vectors represent potential counterfactual s associated with the corresponding input vector. The method also includes filtering the plurality of synthetic vectors to identify counterfactual synthetic vectors. The method further includes predicting, by a second machine learning model trained based on the plurality of input vectors and the filtered plurality of counterfactual synthetic vectors, a classification of at least one input vector of the plurality of input vectors. Related methods and articles of manufacture are also disclosed. L'invention concerne un procédé de diffusion de contrefactuels à variables multiples dans la désensibilisation de caractéristiques latentes de comportement apprises sur des données limitées. Le procédé consiste à générer une pluralité de vecteurs synthétiques pour chaque vecteur d'entrée d'une pluralité de vecteurs d'entrée utilisés pour entraîner un premier modèle d'apprentissage automatique, la pluralité de vecteurs synthétiques représentant des contrefactuels potentiels associés au vecteur d'entrée correspondant. Le procédé consiste également à filtrer la pluralité de vecteurs synthétiques pour identifier des vecteurs synthétiques de contrefactuel. Le procédé consiste en outre à prédire, par un second modèle d'apprentissage machine entraîné sur la base de la pluralité de vecteurs d'entrée et de la pluralité filtrée de vecteurs synthétiques de contrefactuel, une classification d'au moins un vecteur d'entrée de la pluralité de vecteurs d'entrée. L'invention concerne également des procédés et des articles manufacturés associés.