CoLaX: Explicaciones contextuales para series temporales

Resumen del corpus

Se presenta CoLaX, un marco de explicación post-hoc sensible al contexto para clasificadores de series temporales. Este método construye sobre la atribución de Shapley basada en shapelets y condiciona la relevancia del patrón local mediante una representación aprendida de la secuencia completa. CoLaX mejora el rendimiento en benchmarks sintéticos y logra el AUPRC más alto en datos reales de ECG.