論文の概要: Automating Outlier Detection via Meta-Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.10606v2
• Date: Wed, 17 Mar 2021 14:44:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-15 22:08:38.116486
• Title: Automating Outlier Detection via Meta-Learning
• Title（参考訳）: メタラーニングによる外乱検出の自動化
• Authors: Yue Zhao, Ryan A. Rossi, Leman Akoglu
• Abstract要約: メタ学習をベースとした,Overier検出のためのモデル選択のための,最初の原則付きデータ駆動型アプローチであるMetaODを開発した。 検出モデルの選択におけるMetaODの有効性を示す。 この新しい問題をさらに研究するために、私たちはメタラーニングシステム全体、ベンチマーク環境、テストベッドデータセットをオープンソース化しました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.736124230543865
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Given an unsupervised outlier detection (OD) task on a new dataset, how can we automatically select a good outlier detection method and its hyperparameter(s) (collectively called a model)? Thus far, model selection for OD has been a "black art"; as any model evaluation is infeasible due to the lack of (i) hold-out data with labels, and (ii) a universal objective function. In this work, we develop the first principled data-driven approach to model selection for OD, called MetaOD, based on meta-learning. MetaOD capitalizes on the past performances of a large body of detection models on existing outlier detection benchmark datasets, and carries over this prior experience to automatically select an effective model to be employed on a new dataset without using any labels. To capture task similarity, we introduce specialized meta-features that quantify outlying characteristics of a dataset. Through comprehensive experiments, we show the effectiveness of MetaOD in selecting a detection model that significantly outperforms the most popular outlier detectors (e.g., LOF and iForest) as well as various state-of-the-art unsupervised meta-learners while being extremely fast. To foster reproducibility and further research on this new problem, we open-source our entire meta-learning system, benchmark environment, and testbed datasets.
• Abstract（参考訳）: 新しいデータセットで教師なしのoutlier detection(od)タスクが与えられた場合、どのようにして優れたoutlier detectionメソッドとそのハイパーパラメータ(モデルと呼ばれる)を自動的に選択できるのか? これまでのところ、odのモデル選択は「ブラックアート」であり、モデル評価は欠如しているため実現不可能である。 (i)ラベル付き保持データ、及び (ii)普遍目的関数。 本研究では,メタ学習に基づくodのモデル選択のための最初の原則的データ駆動アプローチであるmetaodを開発した。 MetaODは、既存の外れ値検出ベンチマークデータセット上の大規模な検出モデルの過去のパフォーマンスを生かし、この以前の経験を乗り越えて、ラベルを使わずに新しいデータセットで使用される効果的なモデルを自動的に選択する。 タスクの類似性を捉えるために,データセットの特徴を定量化する特殊メタ機能を導入する。 包括的実験を通じて,最も人気のある異常検出器(lofやiforestなど)や,最先端の教師なしメタリーナーを非常に高速で上回る検出モデルの選択におけるメタロドの有効性を示す。 この新しい問題の再現性とさらなる研究を促進するために、我々はメタラーニングシステム、ベンチマーク環境、テストベッドデータセット全体をオープンソース化した。

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