論文の概要: Counterfactual Explanation for Multivariate Time Series Forecasting with Exogenous Variables

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.06906v1
• Date: Mon, 10 Nov 2025 10:00:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-11 21:18:45.194849
• Title: Counterfactual Explanation for Multivariate Time Series Forecasting with Exogenous Variables
• Title（参考訳）: 外因性変動を考慮した多変量時系列予測のための実測的説明法
• Authors: Keita Kinjo,
• Abstract要約: いくつかの機械学習モデルはブラックボックスとして機能し、解釈可能性が重要な関心事となる。 この問題に対処する1つのアプローチは、モデル予測に関する洞察を提供することを目的とした、反現実的説明(CE)である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.40611352512781856
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Currently, machine learning is widely used across various domains, including time series data analysis. However, some machine learning models function as black boxes, making interpretability a critical concern. One approach to address this issue is counterfactual explanation (CE), which aims to provide insights into model predictions. This study focuses on the relatively underexplored problem of generating counterfactual explanations for time series forecasting. We propose a method for extracting CEs in time series forecasting using exogenous variables, which are frequently encountered in fields such as business and marketing. In addition, we present methods for analyzing the influence of each variable over an entire time series, generating CEs by altering only specific variables, and evaluating the quality of the resulting CEs. We validate the proposed method through theoretical analysis and empirical experiments, showcasing its accuracy and practical applicability. These contributions are expected to support real-world decision-making based on time series data analysis.
• Abstract（参考訳）: 現在、機械学習は時系列データ分析を含む様々な領域で広く使われている。 しかしながら、いくつかの機械学習モデルはブラックボックスとして機能し、解釈可能性に重要な関心事となる。 この問題に対処する1つのアプローチは、モデル予測に関する洞察を提供することを目的とした、反現実的説明(CE)である。 本研究は,時系列予測における反実的説明を生成するという,比較的過小評価された問題に焦点をあてる。 本稿では,ビジネスやマーケティングなどの分野で頻繁に発生する外因性変数を用いた時系列予測におけるCEの抽出手法を提案する。 さらに、各変数が時系列全体に与える影響を分析し、特定の変数だけを変更してCEを生成し、その結果のCEの品質を評価する方法を提案する。 提案手法を理論的解析および実証実験により検証し,その精度と実用性を示す。 これらのコントリビューションは,時系列データ分析に基づく実世界の意思決定を支援することが期待されている。

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