論文の概要: Evaluating Simplification Algorithms for Interpretability of Time Series Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.08846v1
• Date: Tue, 13 May 2025 15:00:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-15 21:44:09.258404
• Title: Evaluating Simplification Algorithms for Interpretability of Time Series Classification
• Title（参考訳）: 時系列分類の解釈可能性のための簡易化アルゴリズムの評価
• Authors: Felix Marti-Perez, Brigt Håvardstun, Cèsar Ferri, Carlos Monserrat, Jan Arne Telle,
• Abstract要約: 本稿では,TSCの解釈可能性の文脈において,簡略化された時系列の使用を評価するためのメトリクスを紹介する。 これらのメトリクスを用いて、4つの異なる単純化アルゴリズム、複数のTSCアルゴリズム、および異なる特性のデータセットを評価する。 以上の結果から,TSCの解釈可能性の簡易化は,季節,非定常,低エントロピーの時系列よりもはるかに優れていることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.565151496245487
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work, we introduce metrics to evaluate the use of simplified time series in the context of interpretability of a TSC - a Time Series Classifier. Such simplifications are important because time series data, in contrast to text and image data, are not intuitively understandable to humans. These metrics are related to the complexity of the simplifications - how many segments they contain - and to their loyalty - how likely they are to maintain the classification of the original time series. We employ these metrics to evaluate four distinct simplification algorithms, across several TSC algorithms and across datasets of varying characteristics, from seasonal or stationary to short or long. Our findings suggest that using simplifications for interpretability of TSC is much better than using the original time series, particularly when the time series are seasonal, non-stationary and/or with low entropy.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,TSCの解釈可能性の文脈において,簡略化された時系列の使用を評価するためのメトリクスを紹介する。 テキストや画像データとは対照的に、時系列データは人間にとって直感的に理解できないため、このような単純化は重要である。 これらのメトリクスは、単純化の複雑さ - どれだけのセグメントを含むか - と、その忠誠心 - と、オリジナルの時系列の分類を維持する確率に関係しています。 これらの指標を用いて、季節的・定常的・短距離的・短距離的・様々な特徴のデータセットを対象とし、4つの異なる単純化アルゴリズムを評価する。 以上の結果から,TSCの解釈可能性の簡易化は,季節,非定常,低エントロピーの時系列よりもはるかに優れていることが示唆された。

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