時間序列 XAI

C-SHAP

C-SHAP：以概念層級強化時間序列模型的可解釋性

時間序列在能源、醫療與產業等場域被廣泛應用，但既有的可解釋性方法多半以單點或子序列為單位，難以反映模型可能依賴的高階模式。本文提出 C-SHAP，將 SHAP 的歸因單位從低階特徵替換為「概念」，並示範以時間序列分解構造趨勢、週期等概念，再以黑盒能源消費預測案例驗證方法可行性。