事件序列预测中的不确定性及替代方案可视化

数据分析师将机器学习和统计方法应用于带时间戳的事件序列，以解决各种问题，但在解释结果时面临独特的挑战。特别是在事件序列预测中，很难传达不确定性以及可能的替代路径或结果。在这项工作中，我们根据与五位机器学习从业者的访谈，设计了一种新颖的可视化方法，用于探索多个记录的事件序列预测，用户能够查看最可能的预测以及可能的替代方案和不确定性信息。通过一项有18名参与者参与的受控研究，我们发现，当显示替代预测时，用户在做决策时更有信心，并且在决定两个具有相似顶级预测的选项时，他们更会考虑这些替代方案。