論文の概要: What-If Explanations Over Time: Counterfactuals for Time Series Classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.27792v1
- Date: Sun, 29 Mar 2026 18:06:23 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-31 23:18:45.118279
- Title: What-If Explanations Over Time: Counterfactuals for Time Series Classification
- Title（参考訳）: 時間による説明: 時系列分類のカウンターファクトリファクト
- Authors: Udo Schlegel, Thomas Seidl,
- Abstract要約: カウンターファクトな説明は、説明可能なAIの強力なアプローチとして現れます。
本稿では, 最先端手法, インスタンスベース近辺手法, パターン駆動アルゴリズム, 勾配ベース最適化, 生成モデルについて概説する。
我々は、時間的コヒーレンス、可視性、動作可能な解釈可能性の維持など、時間的データに対する反事実生成におけるユニークな課題を強調した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.590488178822208
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Counterfactual explanations emerge as a powerful approach in explainable AI, providing what-if scenarios that reveal how minimal changes to an input time series can alter the model's prediction. This work presents a survey of recent algorithms for counterfactual explanations for time series classification. We review state-of-the-art methods, spanning instance-based nearest-neighbor techniques, pattern-driven algorithms, gradient-based optimization, and generative models. For each, we discuss the underlying methodology, the models and classifiers they target, and the datasets on which they are evaluated. We highlight unique challenges in generating counterfactuals for temporal data, such as maintaining temporal coherence, plausibility, and actionable interpretability, which distinguish the temporal from tabular or image domains. We analyze the strengths and limitations of existing approaches and compare their effectiveness along key dimensions (validity, proximity, sparsity, plausibility, etc.). In addition, we implemented an open-source implementation library, Counterfactual Explanations for Time Series (CFTS), as a reference framework that includes many algorithms and evaluation metrics. We discuss this library's contributions in standardizing evaluation and enabling practical adoption of explainable time series techniques. Finally, based on the literature and identified gaps, we propose future research directions, including improved user-centered design, integration of domain knowledge, and counterfactuals for time series forecasting.
- Abstract（参考訳）: インプット時系列に対する最小限の変更がモデルの予測をいかに変えるかを示す、何のシナリオを提供する、説明可能なAIにおける強力なアプローチとして、対物的説明が登場します。
本研究は,時系列分類における反実的説明のための最近のアルゴリズムに関する調査である。
本稿では, 最先端手法, インスタンスベース近辺手法, パターン駆動アルゴリズム, 勾配ベース最適化, 生成モデルについて概説する。
それぞれの手法,対象とするモデルと分類器,評価対象とするデータセットについて検討する。
本稿では、時間的コヒーレンス、可視性、動作可能な解釈可能性の維持など、時間的データに対する反事実を生成する上で、時間的データと表や画像のドメインを区別するユニークな課題を強調した。
既存のアプローチの強みと限界を分析し、その有効性(妥当性、近接性、疎通性、可視性など)を比較します。
さらに,多くのアルゴリズムや評価指標を含む参照フレームワークとして,オープンソース実装ライブラリであるCFTSを実装した。
本稿では,本図書館における評価の標準化への貢献と,解説可能な時系列技術の適用について論じる。
最後に,文献に基づいて,ユーザ中心設計の改善,ドメイン知識の統合,時系列予測のための対策など,今後の研究方向性を提案する。
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