論文の概要: Conformal Anomaly Detection on Spatio-temporal Observations with Missing
Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.11886v1
- Date: Tue, 25 May 2021 12:44:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-26 17:46:16.725758
- Title: Conformal Anomaly Detection on Spatio-temporal Observations with Missing
Data
- Title(参考訳): 欠測データを用いた時空間観測におけるコンフォメーション異常検出
- Authors: Chen Xu, Yao Xie
- Abstract要約: ECADと呼ばれる分布のない教師なし異常検出手法を開発した。
ECADはデータ交換性を必要としないが、通常のデータではType-Iエラーをほぼ制御する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 13.184644807243435
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We develop a distribution-free, unsupervised anomaly detection method called
ECAD, which wraps around any regression algorithm and sequentially detects
anomalies. Rooted conformal prediction, ECAD does not require data
exchangeability but approximately controls the Type-I error when data are
normal. Computationally, it involves no data-splitting and efficiently trains
ensemble predictors to increase statistical power. We demonstrate the superior
performance of ECAD on detecting anomalous spatio-temporal traffic flow.
- Abstract(参考訳): 我々は,任意の回帰アルゴリズムをラップし,逐次異常を検知するECADという,分布のない教師なし異常検出手法を開発した。
ECADはデータ交換性を必要としないが、通常のデータではType-Iエラーをほぼ制御する。
データ分割を行わず、統計力を高めるために効率よくアンサンブル予測器を訓練する。
異常時空間交通流の検出におけるECADの優れた性能を示す。
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