論文の概要: GenFacts-Generative Counterfactual Explanations for Multi-Variate Time Series

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.20936v2
• Date: Wed, 08 Oct 2025 11:16:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-09 14:21:18.149408
• Title: GenFacts-Generative Counterfactual Explanations for Multi-Variate Time Series
• Title（参考訳）: 多変量時系列のためのGenFacts-Generative Counterfactual Explanations
• Authors: Sarah Seifi, Anass Ibrahimi, Tobias Sukianto, Cecilia Carbonelli, Lorenzo Servadei, Robert Wille,
• Abstract要約: 提案するTextbfGenFactsは、可塑性および作用可能な対実的説明を生成するための新しい生成フレームワークである。 我々は,レーダジェスチャ認識に関するGenFactsを産業的ユースケースとして評価し,手書き文字トラジェクトリを直感的なベンチマークとして検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.364986293275663
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Counterfactual explanations aim to enhance model transparency by illustrating how input modifications can change model predictions. In the multivariate time series domain, existing approaches often produce counterfactuals that lack validity, plausibility, or intuitive interpretability. We present \textbf{GenFacts}, a novel generative framework for producing plausible and actionable counterfactual explanations for time series classifiers. GenFacts introduces a structured approach to latent space modeling and targeted counterfactual synthesis. We evaluate GenFacts on radar gesture recognition as an industrial use case and handwritten letter trajectories as an intuitive benchmark. Across both datasets, GenFacts consistently outperforms baseline methods in plausibility metrics (+18.7\%) and achieves the highest interpretability scores in user studies. These results underscore that realism and user-centered interpretability, rather than sparsity alone, are vital for actionable counterfactuals in time series applications.
• Abstract（参考訳）: 対実的な説明は、入力修正がモデル予測をどう変えるかを説明することによって、モデルの透明性を高めることを目的としている。 多変量時系列領域では、既存のアプローチは、妥当性、妥当性、直観的解釈性に欠ける反事実をしばしば生み出す。 我々は、時系列分類器に対して可塑性かつ作用可能な反実的説明を生成するための新しい生成フレームワークである「textbf{GenFacts}」を提示する。 GenFactsは、潜在空間モデリングとターゲットの対実合成に構造化されたアプローチを導入している。 我々は,レーダジェスチャ認識に関するGenFactsを産業的ユースケースとして評価し,手書き文字トラジェクトリを直感的なベンチマークとして検討した。 両方のデータセット全体で、GenFactsは、可視性指標(+18.7\%)のベースラインメソッドを一貫して上回り、ユーザー研究で最も高い解釈可能性スコアを達成している。 これらの結果は、現実主義とユーザ中心の解釈可能性は、スパーシティのみではなく、時系列の応用において実行可能な反事実にとって不可欠であることを示している。

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