Eine Methode im Bereich Explainable AI (XAI), die erklärt, warum ein Modell eine bestimmte Vorhersage gemacht hat, indem sie angibt, welche minimalen Änderungen an der Eingabe zu einem anderen (kontrafaktischen) Ergebnis geführt hätten.