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CBR Confidence as a Basis for Confidence in Black Box Systems

机译：CBR信心是黑匣子系统信心的基础

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Determining when to trust black box systems is a well-known challenge. An important factor affecting users' trust is confidence in system solutions. Previous case-based reasoning (CBR) research has developed criteria for assigning confidence to the solutions of a CBR system. This paper investigates whether such analysis, coupled with factors such as CBR system competence, can be used to predict confidence in the outputs of a black box system, when the black box and CBR systems are provided with the same training data. The paper presents initial strategies for using CBR confidence to predict black box system confidence. An evaluation explores the ability of the strategies to provide useful information and suggests future questions.
机译：确定何时信任黑匣子系统是一个众所周知的挑战。影响用户信任度的重要因素是对系统解决方案的信心。以前的基于案例的推理（CBR）研究已经开发了为CBR系统的解决方案分配可信度的标准。本文研究了当黑盒和CBR系统提供相同的训练数据时，这种分析以及诸如CBR系统能力之类的因素是否可用于预测黑盒系统输出的置信度。本文提出了使用CBR置信度预测黑匣子系统置信度的初始策略。评估探讨了这些策略提供有用信息的能力，并提出了未来的问题。

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