6.4 可解释性与可信赖AI

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6.4 可解释性与可信赖AI 6.4 可解释性与可信赖AI 在基于深度学习的时间序列预测领域，模型通常因其“黑箱”特性而难以理解其内部决策过程。然而，在许多实际应用中，例如金融预测、医疗诊断或能源管理，仅仅提供一个准确的预测结果是不够的，我们还需要理解模型为什么做出这样的预测，以及我们能否信任这个预测。本章将深入探讨可解释性（Explainable AI, XAI）和可信赖AI（Trustworthy AI）在时间序列预测中的重要性、技术方法及其特殊应用。 6.4.1 可解释性：揭示时间序列预测的“黑箱” 可解释性旨在让人们理解AI模型的决策过程。在时间序列预测中，这意味着我们希望知道模型是基于历史数据中的哪些模式、趋势、季节性或异常值来做出当前预测的。 6.4.1.