論文の概要: Navigating Time's Possibilities: Plausible Counterfactual Explanations for Multivariate Time-Series Forecast through Genetic Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.00855v1
• Date: Sun, 01 Mar 2026 01:08:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-03 19:50:56.386037
• Title: Navigating Time's Possibilities: Plausible Counterfactual Explanations for Multivariate Time-Series Forecast through Genetic Algorithms
• Title（参考訳）: 時間的可能性:遺伝的アルゴリズムによる多変量時系列予測のための多変量予測のための可算的対実的説明
• Authors: Gianlucca Zuin, Adriano Veloso,
• Abstract要約: 本稿では,時系列分析と予測の文脈における対実的学習の新たな手法を提案する。 提案手法は, 遺伝的アルゴリズムと厳密な因果性試験を統合して, 反実的依存関係を推測し, 検証する。 本研究では,実世界のデータに対するアルゴリズムの性能評価を行い,複雑な因果関係を扱えることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Counterfactual learning has become promising for understanding and modeling causality in complex and dynamic systems. This paper presents a novel method for counterfactual learning in the context of multivariate time series analysis and forecast. The primary objective is to uncover hidden causal relationships and identify potential interventions to achieve desired outcomes. The proposed methodology integrates genetic algorithms and rigorous causality tests to infer and validate counterfactual dependencies within temporal sequences. More specifically, we employ Granger causality to enhance the reliability of identified causal relationships, rigorously assessing their statistical significance. Then, genetic algorithms, in conjunction with quantile regression, are used to exploit these intricate causal relationships to project future scenarios. The synergy between genetic algorithms and causality tests ensures a thorough exploration of the temporal dynamics present in the data, revealing hidden dependencies and enabling the projection of outcomes under hypothetical interventions. We evaluate the performance of our algorithm on real-world data, showcasing its ability to handle complex causal relationships, revealing meaningful counterfactual insights, and allowing for the prediction of outcomes under hypothetical interventions.
• Abstract（参考訳）: カウンターファクトラーニングは複雑なシステムや動的システムにおける因果関係の理解とモデリングに有望である。 本稿では,多変量時系列解析と予測の文脈における対実的学習の新たな手法を提案する。 主な目的は、隠された因果関係を解明し、望ましい結果を達成するための潜在的介入を特定することである。 提案手法は, 遺伝的アルゴリズムと厳密な因果性テストを統合し, 時間的シーケンス内の反実的依存関係を推測し, 検証する。 具体的には、同定された因果関係の信頼性を高めるために、Granger因果関係を用い、その統計的意義を厳格に評価する。 次に、遺伝アルゴリズムは、量子レグレッションとともに、これらの複雑な因果関係を利用して将来のシナリオを計画する。 遺伝的アルゴリズムと因果性テストの相乗効果は、データに存在する時間的ダイナミクスを徹底的に探索し、隠れた依存関係を明らかにし、仮説的な介入による結果の予測を可能にする。 我々は,実世界のデータ上でのアルゴリズムの性能を評価し,複雑な因果関係を扱う能力を示し,意味のある反事実的洞察を明らかにし,仮説的介入による結果の予測を可能にする。

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