論文の概要: M-CELS: Counterfactual Explanation for Multivariate Time Series Data Guided by Learned Saliency Maps

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.02649v1
• Date: Mon, 04 Nov 2024 22:16:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-06 15:01:04.290384
• Title: M-CELS: Counterfactual Explanation for Multivariate Time Series Data Guided by Learned Saliency Maps
• Title（参考訳）: M-CELS:学習されたサリエンシマップによる多変量時系列データの非現実的説明
• Authors: Peiyu Li, Omar Bahri, Soukaina Filali Boubrahimi, Shah Muhammad Hamdi,
• Abstract要約: M-CELSは,多次元時系列分類タスクにおける解釈可能性を高めるために設計された,対物的説明モデルである。 その結果, M-CELS の有効性, 近接性, 疎度に優れた性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9374652839580181
• License:
• Abstract: Over the past decade, multivariate time series classification has received great attention. Machine learning (ML) models for multivariate time series classification have made significant strides and achieved impressive success in a wide range of applications and tasks. The challenge of many state-of-the-art ML models is a lack of transparency and interpretability. In this work, we introduce M-CELS, a counterfactual explanation model designed to enhance interpretability in multidimensional time series classification tasks. Our experimental validation involves comparing M-CELS with leading state-of-the-art baselines, utilizing seven real-world time-series datasets from the UEA repository. The results demonstrate the superior performance of M-CELS in terms of validity, proximity, and sparsity, reinforcing its effectiveness in providing transparent insights into the decisions of machine learning models applied to multivariate time series data.
• Abstract（参考訳）: 過去10年間で、多変量時系列分類が注目されている。 多変量時系列分類のための機械学習(ML)モデルは、大きな進歩を遂げ、幅広いアプリケーションやタスクで大きな成功を収めた。 多くの最先端のMLモデルの課題は、透明性と解釈可能性の欠如である。 本研究では,多次元時系列分類タスクにおける解釈可能性を高めるために,M-CELSを提案する。 UEAリポジトリから7つの実世界の時系列データセットを利用して,M-CELSを最先端のベースラインと比較する実験的な検証を行った。 その結果,M-CELSの有効性,近接性,疎性という点で優れた性能を示し,多変量時系列データに適用した機械学習モデルの決定に対する透過的な洞察を提供することの有効性が示された。

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