論文の概要: Instance-based Counterfactual Explanations for Time Series Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.13211v2
• Date: Thu, 24 Jun 2021 13:46:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-13 21:05:32.304230
• Title: Instance-based Counterfactual Explanations for Time Series Classification
• Title（参考訳）: 時系列分類のためのインスタンスベース反事実説明
• Authors: Eoin Delaney, Derek Greene, Mark T. Keane
• Abstract要約: 我々は,時系列分類器の対実的説明を生成する新しいモデルに依存しないケースベース手法を推し進める。 我々は、Native Guideが、主要なベンチマークカウンターファクト法により生成されたものよりも優れた、可塑性、近さ、スパース、多彩な説明を生成することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.215352918313577
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, there has been a rapidly expanding focus on explaining the predictions made by black-box AI systems that handle image and tabular data. However, considerably less attention has been paid to explaining the predictions of opaque AI systems handling time series data. In this paper, we advance a novel model-agnostic, case-based technique -- Native Guide -- that generates counterfactual explanations for time series classifiers. Given a query time series, $T_{q}$, for which a black-box classification system predicts class, $c$, a counterfactual time series explanation shows how $T_{q}$ could change, such that the system predicts an alternative class, $c'$. The proposed instance-based technique adapts existing counterfactual instances in the case-base by highlighting and modifying discriminative areas of the time series that underlie the classification. Quantitative and qualitative results from two comparative experiments indicate that Native Guide generates plausible, proximal, sparse and diverse explanations that are better than those produced by key benchmark counterfactual methods.
• Abstract（参考訳）: 近年、画像や表データを扱うブラックボックスaiシステムによる予測を説明することに急速に焦点が当てられている。 しかし、時系列データを扱う不透明なaiシステムの予測を説明することにはあまり注意が払われていない。 本稿では,時系列分類器に対する反事実的説明を生成する,新しいモデル非依存なケースベース手法 -- ネイティブガイド -- を前進させる。 クエリ時系列($t_{q}$)が与えられた場合、ブラックボックス分類システムはクラスを予測し、$c$は偽の時系列で、$t_{q}$がどのように変化するかを示し、システムが代替クラスである$c'$が予測される。 提案手法は,分類の根底にある時系列の識別領域を強調・修正することにより,ケースベースにおける既存の偽物インスタンスを適応させる。 2つの比較実験による定量的および定性的な結果から、Native Guideは、主要なベンチマークカウンターファクト法で生成されたものよりも優れた、可塑性、近さ、スパース、多種多様な説明を生成することを示している。

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