論文の概要: Counterfactual Explanations for Deep Learning-Based Traffic Forecasting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.00456v1
- Date: Wed, 1 May 2024 11:26:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-02 15:47:41.673464
- Title: Counterfactual Explanations for Deep Learning-Based Traffic Forecasting
- Title（参考訳）: ディープラーニングに基づく交通予測のための因果的説明法
- Authors: Rushan Wang, Yanan Xin, Yatao Zhang, Fernando Perez-Cruz, Martin Raubal,
- Abstract要約: この研究は、説明可能なAIアプローチ、反実的説明を活用し、ディープラーニングベースのトラフィック予測モデルの説明可能性とユーザビリティを高めることを目的としている。
この研究は、まず、過去の交通データと文脈変数に基づいて、交通速度を予測するディープラーニングモデルを実装する。
次に、これらの入力変数の変化が予測結果にどのように影響するかを照らすために、対実的な説明が使用される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.31238891397725
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Deep learning models are widely used in traffic forecasting and have achieved state-of-the-art prediction accuracy. However, the black-box nature of those models makes the results difficult to interpret by users. This study aims to leverage an Explainable AI approach, counterfactual explanations, to enhance the explainability and usability of deep learning-based traffic forecasting models. Specifically, the goal is to elucidate relationships between various input contextual features and their corresponding predictions. We present a comprehensive framework that generates counterfactual explanations for traffic forecasting and provides usable insights through the proposed scenario-driven counterfactual explanations. The study first implements a deep learning model to predict traffic speed based on historical traffic data and contextual variables. Counterfactual explanations are then used to illuminate how alterations in these input variables affect predicted outcomes, thereby enhancing the transparency of the deep learning model. We investigated the impact of contextual features on traffic speed prediction under varying spatial and temporal conditions. The scenario-driven counterfactual explanations integrate two types of user-defined constraints, directional and weighting constraints, to tailor the search for counterfactual explanations to specific use cases. These tailored explanations benefit machine learning practitioners who aim to understand the model's learning mechanisms and domain experts who seek insights for real-world applications. The results showcase the effectiveness of counterfactual explanations in revealing traffic patterns learned by deep learning models, showing its potential for interpreting black-box deep learning models used for spatiotemporal predictions in general.
- Abstract（参考訳）: ディープラーニングモデルは交通予測に広く使われ、最先端の予測精度を達成した。
しかし,これらのモデルにはブラックボックスの性質があるため,ユーザによる解釈は困難である。
この研究は、説明可能なAIアプローチ、反実的説明を活用し、ディープラーニングベースのトラフィック予測モデルの説明可能性とユーザビリティを高めることを目的としている。
具体的には、様々な入力コンテキスト特徴とそれに対応する予測との関係を明らかにすることを目的とする。
本稿では,交通予知のための反現実的説明を生成する包括的枠組みを提案し,提案したシナリオ駆動の反現実的説明を通して有用な洞察を提供する。
この研究は、まず、過去の交通データと文脈変数に基づいて、交通速度を予測するディープラーニングモデルを実装する。
次に、これらの入力変数の変化が予測結果にどのように影響するかを照らし、それによってディープラーニングモデルの透明性を高める。
本研究では,空間的・時間的な異なる条件下での交通速度予測における文脈特徴の影響について検討した。
シナリオ駆動の反現実的説明は、間接的制約と重み付け制約という2つのタイプのユーザ定義的制約を統合し、特定のユースケースに対する反現実的説明の検索を調整します。
これらのパーソナライズされた説明は、モデルの学習メカニズムを理解しようとする機械学習実践者や、現実世界のアプリケーションに対する洞察を求めるドメインエキスパートに恩恵をもたらす。
その結果, 深層学習モデルによって学習された交通パターンを明らかにする上で, 対人的説明の有効性が示され, 時空間予測に使用されるブラックボックス深層学習モデルを理解する可能性を示した。
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