論文の概要: RECol: Reconstruction Error Columns for Outlier Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.02791v1
• Date: Thu, 4 Feb 2021 18:24:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-06 01:40:24.927771
• Title: RECol: Reconstruction Error Columns for Outlier Detection
• Title（参考訳）: RECol: 異常検出のための再構築エラー列
• Authors: J\"orn Hees, Dayananda Herurkar, Mario Meier
• Abstract要約: 我々はREColという汎用データ前処理手法を導入し、アウト・アウト・ファッションで追加のカラムを生成する。 各列に対して、他の列に基づいてその値を予測し、再構成エラー列を生成する。 生成した再構成誤り特徴空間は一般に一般的な外れ値検出法をサポートし,ROC-AUC値とPR-AUC値を大幅に改善することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.539745817331099
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Detecting outliers or anomalies is a common data analysis task. As a sub-field of unsupervised machine learning, a large variety of approaches exist, but the vast majority treats the input features as independent and often fails to recognize even simple (linear) relationships in the input feature space. Hence, we introduce RECol, a generic data pre-processing approach to generate additional columns in a leave-one-out-fashion: For each column, we try to predict its values based on the other columns, generating reconstruction error columns. We run experiments across a large variety of common baseline approaches and benchmark datasets with and without our RECol pre-processing method and show that the generated reconstruction error feature space generally seems to support common outlier detection methods and often considerably improves their ROC-AUC and PR-AUC values.
• Abstract（参考訳）: 異常や異常を検出することは、一般的なデータ分析タスクです。 教師なし機械学習のサブフィールドとして、様々なアプローチが存在するが、大多数は入力特徴を独立したものとして扱い、入力特徴空間における単純な(線形な)関係を認識できないことが多い。 したがって、REColは一般的なデータ前処理手法で、残余のファッションで追加の列を生成する: 各列に対して、他の列に基づいてその値を予測し、再構成エラー列を生成する。 REColプリプロセッシングメソッドの有無にかかわらず、さまざまな共通ベースラインアプローチとベンチマークデータセットで実験を行い、生成された再構築エラー機能空間が一般的に一般的な異常検出方法をサポートし、ROC-AUCおよびPR-AUC値を大幅に改善することを示しています。

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