論文の概要: Anomaly Attribution of Multivariate Time Series using Counterfactual Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.06562v1
• Date: Tue, 14 Sep 2021 10:15:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-15 15:58:11.860080
• Title: Anomaly Attribution of Multivariate Time Series using Counterfactual Reasoning
• Title（参考訳）: 擬似推論を用いた多変量時系列の異常属性
• Authors: Violeta Teodora Trifunov, Maha Shadaydeh, Bj\"orn Barz, Joachim Denzler
• Abstract要約: 我々は,反実的推論に基づく多変量時系列の新しい帰属スキームを開発した。 MDI(Maximally Divergent Interval)アルゴリズムを用いて異常区間を検出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.616400192843963
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: There are numerous methods for detecting anomalies in time series, but that is only the first step to understanding them. We strive to exceed this by explaining those anomalies. Thus we develop a novel attribution scheme for multivariate time series relying on counterfactual reasoning. We aim to answer the counterfactual question of would the anomalous event have occurred if the subset of the involved variables had been more similarly distributed to the data outside of the anomalous interval. Specifically, we detect anomalous intervals using the Maximally Divergent Interval (MDI) algorithm, replace a subset of variables with their in-distribution values within the detected interval and observe if the interval has become less anomalous, by re-scoring it with MDI. We evaluate our method on multivariate temporal and spatio-temporal data and confirm the accuracy of our anomaly attribution of multiple well-understood extreme climate events such as heatwaves and hurricanes.
• Abstract（参考訳）: 時系列の異常を検出する方法は数多く存在するが、それを理解するための第一歩に過ぎない。 私たちはそれらの異常を説明することでこれを乗り越えようとしている。 そこで我々は,反事実推論に基づく多変量時系列に対する新しい帰属スキームを開発した。 我々は,関連する変数のサブセットが異常区間外のデータにより類似して分散されていた場合,異常事象が発生したのかという反事実的疑問に答えることを目的とする。 具体的には,mdi(maximally divergent interval)アルゴリズムを用いて異常区間の検出を行い,検出区間内の変数のサブセットをその分布値に置き換え,mdiで再コードすることで異常区間が異常でないかどうかを観測する。 我々は,多変量時空間データと時空間データについて検討し,熱波やハリケーンなど複数の高度気象事象の異常属性の精度を確認した。

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