XEM: An explainable-by-design ensemble method for multivariate time series classification
In: ISSN: 1384-5810, 2022
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International audience ; We present XEM, an eXplainable-by-design Ensemble method for Multivariate time series classification. XEM relies on a new hybrid ensemble method that combines an explicit boosting-bagging approach to handle the bias-variance trade-off faced by machine learning models and an implicit divide-and-conquer approach to individualize classifier errors on different parts of the training data. Our evaluation shows that XEM outperforms the state-of-the-art MTS classifiers on the public UEA datasets. Furthermore, XEM provides faithful explainability by-design and manifests robust performance when faced with challenges arising from continuous data collection (different MTS length, missing data and noise).
Titel: |
XEM: An explainable-by-design ensemble method for multivariate time series classification
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Autor/in / Beteiligte Person: | Fauvel, Kevin ; Fromont, Elisa ; Masson, Véronique ; Faverdin, Philippe ; Termier, Alexandre ; Large Scale Collaborative Data Mining (LACODAM) ; Inria Rennes – Bretagne Atlantique ; Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE (IRISA-D7) ; Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA) ; Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes) ; Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique) ; Institut Mines-Télécom Paris (IMT)-Institut Mines-Télécom Paris (IMT)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes) ; Institut Mines-Télécom Paris (IMT)-Institut Mines-Télécom Paris (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA) ; Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique) ; Institut Mines-Télécom Paris (IMT)-Institut Mines-Télécom Paris (IMT) ; Physiologie, Environnement et Génétique pour l'Animal et les Systèmes d'Elevage Rennes (PEGASE) ; Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut Agro Rennes Angers ; Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro) ; Inria Project Lab Hybrid Approaches for Interpretable AI (HyAIAI) ; Inria Project Lab HyAIAI ; ANR-16-CONV-0004,DIGITAG,Institut Convergences en Agriculture Numérique(2016) |
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Zeitschrift: | ISSN: 1384-5810, 2022 |
Veröffentlichung: | HAL CCSD ; Springer, 2022 |
Medientyp: | academicJournal |
DOI: | 10.1007/s10618-022-00823-6 |
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