論文の概要: Counterfactual Explanations for Time Series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.08137v1
• Date: Thu, 12 Oct 2023 08:51:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-14 12:09:48.119279
• Title: Counterfactual Explanations for Time Series Forecasting
• Title（参考訳）: 時系列予測のための反事実的説明
• Authors: Zhendong Wang, Ioanna Miliou, Isak Samsten, Panagiotis Papapetrou
• Abstract要約: 本稿では,時系列予測における対実生成の新たな問題を定式化し,ForecastCFと呼ばれるアルゴリズムを提案する。 ForecastCFは、勾配に基づく摂動を元の時系列に適用することで、この問題を解決する。 以上の結果から,ForecastCFは,逆ファクト的妥当性とデータ多様体の近接性の観点から,ベースラインよりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.03870816983583
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Among recent developments in time series forecasting methods, deep forecasting models have gained popularity as they can utilize hidden feature patterns in time series to improve forecasting performance. Nevertheless, the majority of current deep forecasting models are opaque, hence making it challenging to interpret the results. While counterfactual explanations have been extensively employed as a post-hoc approach for explaining classification models, their application to forecasting models still remains underexplored. In this paper, we formulate the novel problem of counterfactual generation for time series forecasting, and propose an algorithm, called ForecastCF, that solves the problem by applying gradient-based perturbations to the original time series. ForecastCF guides the perturbations by applying constraints to the forecasted values to obtain desired prediction outcomes. We experimentally evaluate ForecastCF using four state-of-the-art deep model architectures and compare to two baselines. Our results show that ForecastCF outperforms the baseline in terms of counterfactual validity and data manifold closeness. Overall, our findings suggest that ForecastCF can generate meaningful and relevant counterfactual explanations for various forecasting tasks.
• Abstract（参考訳）: 近年の時系列予測手法の発展の中で,時系列に隠された特徴パターンを利用して予測性能を向上させることによって,深層予測モデルが人気を集めている。 それでも、現在の深い予測モデルの大部分は不透明であり、結果の解釈が困難である。 反事実的説明は分類モデルを説明するためのポストホックなアプローチとして広く用いられてきたが、その予測モデルへの応用は未検討のままである。 本稿では,時系列予測のための反事実生成の新たな問題を定式化し,勾配に基づく摂動を元の時系列に適用して解く予測cfというアルゴリズムを提案する。 ForecastCFは予測値に制約を適用して摂動をガイドし、望ましい予測結果を得る。 4つの最先端のディープモデルアーキテクチャを用いてForecastCFを実験的に評価し、2つのベースラインと比較した。 以上の結果から,ForecastCFは,逆ファクト的妥当性とデータ多様体の近接性の観点から,ベースラインよりも優れていた。 以上の結果から,ForecastCFは様々な予測タスクに対して有意義かつ関連性のある対実的説明を生成できることが示唆された。

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