利用本地替代模型解释全球年度数据的时间偏移

本研究聚焦于解释全球范围内，年度时间数据的变化，旨在识别导致这些时间转变的关键因素。我们利用局部可解释的模型不可知解释（LIME）来阐明国家幸福指数、经济自由和人口统计指标，并跨越不同时间段。通过三种填充方法来处理缺失值，我们生成了适用于 LIME 输入要求的稳健多变量时间序列数据集。通过一系列涉及多个数据集的实证评估，我们证实了我们的方法的有效性。这些评估包括与随机特征选择的比较分析，通过 LIME 阐述的与现实世界事件的相关性，以及使用个体条件期望（ICE）图进行验证，这是一种在特征重要性检测方面精通的先进技术。