Bài báo này trình bày BELLA, một phương pháp giải thích hậu nghiệm mang tính xác định và không phụ thuộc vào mô hình cho các dự đoán riêng lẻ của các mô hình hồi quy hộp đen. Để khắc phục những hạn chế của các phương pháp giải thích hậu nghiệm hiện có—dựa trên việc tạo dữ liệu tổng hợp, dẫn đến sự không chắc chắn, độ tin cậy thấp và khả năng áp dụng hạn chế cho một số lượng nhỏ điểm dữ liệu—BELLA cung cấp các giải thích dưới dạng mô hình tuyến tính được huấn luyện trong không gian đặc trưng. BELLA tối đa hóa kích thước của vùng lân cận mà mô hình tuyến tính được áp dụng, tạo ra các giải thích chính xác, đơn giản, tổng quát và mạnh mẽ.
