説明可能な時系列予測：Transformer向けのサンプリングフリーSHAPアプローチ

この研究は、機械学習モデルの予測を説明するためのSHAP値を活用して、時系列予測モデルの解釈性を高めることを探求しています。サンプリングフリーアプローチの採用は、Transformerのコンテキスト内での計算効率と実用性の向上を示唆しています。

• •Transformerベースの時系列予測の解釈性を向上させることに焦点を当てています。
• •サンプリングフリーのSHAPメソッドを採用しており、効率が向上する可能性があります。
• •予測タスクにおける実用的な応用を目的としています。