論文の概要: Sparsity-based Feature Selection for Anomalous Subgroup Discovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.02008v1
• Date: Thu, 6 Jan 2022 10:56:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-07 18:45:50.940457
• Title: Sparsity-based Feature Selection for Anomalous Subgroup Discovery
• Title（参考訳）: 異常部分群発見のための空間的特徴選択
• Authors: Girmaw Abebe Tadesse, William Ogallo, Catherine Wanjiru, Charles Wachira, Isaiah Onando Mulang', Vibha Anand, Aisha Walcott-Bryant, Skyler Speakman
• Abstract要約: 異常パターン検出は、正常性からの逸脱が明らかであり、ドメイン間で広く適用可能なインスタンスを特定することを目的としている。 効率的な発見のための原則的かつスケーラブルな特徴選択方法が欠如している点が一般的である。 本稿では,機能駆動オッズ比の分散化によるシステム結果のずれをエンコードする,疎度に基づく自動特徴選択フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.960402015658508
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Anomalous pattern detection aims to identify instances where deviation from normalcy is evident, and is widely applicable across domains. Multiple anomalous detection techniques have been proposed in the state of the art. However, there is a common lack of a principled and scalable feature selection method for efficient discovery. Existing feature selection techniques are often conducted by optimizing the performance of prediction outcomes rather than its systemic deviations from the expected. In this paper, we proposed a sparsity-based automated feature selection (SAFS) framework, which encodes systemic outcome deviations via the sparsity of feature-driven odds ratios. SAFS is a model-agnostic approach with usability across different discovery techniques. SAFS achieves more than $3\times$ reduction in computation time while maintaining detection performance when validated on publicly available critical care dataset. SAFS also results in a superior performance when compared against multiple baselines for feature selection.
• Abstract（参考訳）: 異常パターン検出は、正規性からの逸脱が明らかなインスタンスを識別することを目的としており、ドメイン間で広く適用できる。 最先端では複数の異常検出技術が提案されている。 しかし、効率的な発見のための原則的でスケーラブルな特徴選択手法が欠如している。 既存の特徴選択手法は、期待値から体系的な逸脱よりも予測結果のパフォーマンスを最適化することで実施されることが多い。 本稿では,特徴駆動オッズ比の分散化によるシステム結果のずれをエンコードする,スパーシティに基づく自動特徴選択(SAFS)フレームワークを提案する。 SAFSは、さまざまな発見技術にまたがるユーザビリティを備えた、モデルに依存しないアプローチである。 SAFSは、一般公開されたクリティカルケアデータセットで検証された場合、検出性能を維持しながら、計算時間を3ドル以上削減する。 SAFSはまた、特徴選択のための複数のベースラインと比較して、優れたパフォーマンスをもたらす。

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