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时间重要性图
一种可视化方法，用于表示时间序列中每个时间步对于模型最终预测的相对重要性。
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动态反事实分析
一种可解释性方法，通过生成替代时间序列来理解时间变化将如何影响模型预测。
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时间感知 SHAP
SHAP (SHapley Additive exPlanations) 的一种改编，它考虑了时间序列数据的时间依赖性和序列结构。
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时间显著性映射
一种通过计算输出相对于时间输入的梯度来识别序列中最具影响力的时间区域的技术。
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序列注意力归因
对基于注意力的模型中的注意力权重进行分析，以确定哪些先前的时间步对当前预测影响最大。
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时间序列代理模型
一种可解释模型，近似于时间序列上的复杂模型，从而能够理解时间预测决策。
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时间特征归因
一种在时间序列中，为不同时间点的特征赋予重要性分数的过程。
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时序扰动分析
一种评估当选择性地扰动输入时间序列的不同时间段时，对预测影响的方法。
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循环神经网络可解释性
一套特定的技术，用于可视化和理解循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）如何处理和记忆时间信息。
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基于时间梯度的归因
一种方法，利用预测相对于连续时间输入的梯度来量化每个时间步的影响。
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时间窗口可解释性
一种方法，将时间序列分割成时间窗口，并在每个段的级别上解释预测。
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序列LIME
LIME（局部可解释模型无关解释）对序列数据的改编，在解释中保留时间结构。
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动态特征重要性
时间序列模型中特征重要性随时间的变化，揭示了预测因子影响力如何随时间变化。
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时间序列原型方法
基于识别代表模型决策的原型或反例序列的可解释性技术。
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时间分解分析
一种方法，将时间预测分解为趋势、季节性和残差分量的贡献，以提高可解释性。
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序列影响函数
影响函数对时间序列的扩展，衡量添加或删除时间点如何影响预测。
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时间序列特征相关性
衡量每个特征在每个时间点对模型最终预测的定量相关性。
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