A method, apparatus, and computer software are provided whereby to associate a readily user-interpretable reason with an output of a supervised training data classifier. Reasons are associated with one or more members of a sequence of training vectors and subsequently associated, in operation, with a given classifier input by comparing the classifier input vector with training sequence vectors. A measure of confidence in the selected reasons is derived by comparing the classifier input vector with the corresponding training inputs with which the selected reasons were associated and calculating a measure of their closeness.

Een methode, een apparaat, en een computersoftware worden verstrekt waardoor om een gemakkelijk gebruiker-interpreteerbare reden met een output van een gecontroleerde classificator van opleidingsgegevens te associëren. De redenen worden geassocieerd met één of meerdere leden van een opeenvolging van opleidingsvectoren en, in verrichting later geassocieerd, met een bepaalde classificator die door de vector van de classificatorinput met de vectoren van de opleidingsopeenvolging te vergelijken wordt ingevoerd. Een maatregel van vertrouwen in de geselecteerde redenen wordt afgeleid door de vector van de classificatorinput met de overeenkomstige opleidingsinput te vergelijken waarmee de geselecteerde redenen en berekenend een maatregel van hun nabijheid werden geassocieerd.