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反事实的 Fliptest (FT)
fliptest 是一种观察facet d 的每个成员并评估facet a 的相似成员是否具有不同的模型预测的方法。分面 a 的成员被选为从小平面 d 观测值的 k 个最近邻域。我们评估对面组中有多少最近的邻居会收到不同的预测，其中反向预测可以从正变为负，反之亦然。
反事实 fliptest 的公式是两个集合的基数之差除以小面 d 的成员数：
FT = (F +-F -) /nd
其中：
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F + = 是结果不利且结果不利的受青睐的分面 d 成员的数量，其最接近的分面 a 中的近邻得到有利结果。
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F - = 是获得有利结果的不受青睐的分面 d 成员的数量，而偏好面 a 中的近邻得到不利结果的分面 d 成员的数量。
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nd 是刻面 d 的样本量。
二进制和多类别分面标签的反事实fliptest的值范围为 [-1，+1]。对于连续标签，我们设置了将标签折叠为二进制的阈值。
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当不受欢迎的方面 d 的不利的 fliptest 决策数量超过有利的反事实决策数量时，就会出现正值。
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当不利和有利的 fliptest 决策数量达到平衡时，就会出现接近零的值。
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当不受欢迎的方面 d 的不利反事实的 fliptest 决策数量少于有利的反事实决策数量时，就会出现负值。