論文の概要: Using Ensemble Classifiers to Detect Incipient Anomalies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.08710v1
• Date: Thu, 20 Aug 2020 00:00:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-27 03:15:54.126245
• Title: Using Ensemble Classifiers to Detect Incipient Anomalies
• Title（参考訳）: アンサンブル分類器を用いた初期異常検出
• Authors: Baihong Jin, Yingshui Tan, Albert Liu, Xiangyu Yue, Yuxin Chen, Alberto Sangiovanni Vincentelli
• Abstract要約: 先天異常は重篤な症状よりも軽度の症状を呈する。 これらの異常は、容易に通常の動作条件と誤認することができる。 そこで本研究では,アンサンブル学習手法により,初期異常に対する性能の向上が期待できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.947364178385637
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Incipient anomalies present milder symptoms compared to severe ones, and are more difficult to detect and diagnose due to their close resemblance to normal operating conditions. The lack of incipient anomaly examples in the training data can pose severe risks to anomaly detection methods that are built upon Machine Learning (ML) techniques, because these anomalies can be easily mistaken as normal operating conditions. To address this challenge, we propose to utilize the uncertainty information available from ensemble learning to identify potential misclassified incipient anomalies. We show in this paper that ensemble learning methods can give improved performance on incipient anomalies and identify common pitfalls in these models through extensive experiments on two real-world datasets. Then, we discuss how to design more effective ensemble models for detecting incipient anomalies.
• Abstract（参考訳）: 初発性異常は重篤な症状に比べて軽度の症状を呈し、正常な手術条件によく似ているため、診断や診断が困難である。 トレーニングデータにおける初期異常例の欠如は、機械学習(ML)技術に基づいて構築された異常検出方法に重大なリスクをもたらす可能性がある。 そこで本研究では,アンサンブル学習から得られる不確実性情報を用いて,誤分類された初期異常を同定する手法を提案する。 本論文では,アンサンブル学習手法により,創発的異常に対する性能の向上と,実世界の2つのデータセットに対する広範な実験を通じて,これらのモデルに共通する落とし穴を特定することができることを示す。 次に,初期異常検出のためのより効率的なアンサンブルモデルの設計方法について述べる。

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