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反事实 Fliptest （FT）
翻测试是一种 方法，它查看分面 d 的每个成员，并评估分面 a 的类似成员是否具有不同的模型预测。选择分面 a 的成员作为分面 d 的观察的 k 最近邻。我们评估对等组的最近邻点有多少人收到不同的预测，其中翻转的预测可以从正值变为负值，反之亦然。
反事实翻转测试的公式是两个集合的基数之差除以分面 d 的成员数：
FT = （F+ - F-）/nd
其中：
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F+ = 是具有不良结果的细分分面 d 成员的数量，其最近的邻近者倾向于分面 a 得到一个良好的结果。
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F- = 是具有良好结果的细分分面 d 成员的数量，其最近邻支持的分面具有不良结果。
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nd 是分面 d 的采样大小。
二进制和多类别分面标签的反事实翻转测试的值范围为 [-1， +1]。对于连续标签，我们设置一个阈值以将标签折叠为二进制标签。
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当disfarated 分面 d 的不良反事实翻转测试决策数超出倾向于的分面时，会出现正值。
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当反事实和反事实决策数平衡时，将出现接近零的值。
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当disfarated 分面 d 的不良反事实翻转测试决策数小于倾向于的分面 d 时，会出现负值。