用于解释全球年度数据中时间偏移的局部代理模型

本文聚焦于解释全球来源年度时间数据中随时间变化的情形，具体目标是识别这些时间偏移的关键贡献因素。利用此类分析框架可产生变革性影响，包括为公共政策的优化提供信息，以及识别影响国家经济演变的关键驱动因素。我们采用局部可解释模型中性解释(LIME)方法，阐明国家幸福指数、经济自由度和人口指标，涵盖不同时间范围。鉴于存在缺失值，我们采用三种插补方法生成稳健的多变量时间序列数据集，以适配LIME的输入要求。通过一系列实证评估来证明我们方法的有效性。这些评估包括针对随机特征选择的比较分析、与真实世界事件由LIME阐明的相关性，以及通过基于特征重要性检测的状态机技术(Individual Conditional Expectation, ICE)图的验证。