論文の概要: Adaptive novelty detection with false discovery rate guarantee

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.06685v3
• Date: Wed, 25 Oct 2023 11:29:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-28 06:33:04.579823
• Title: Adaptive novelty detection with false discovery rate guarantee
• Title（参考訳）: 偽発見率保証による適応的新規性検出
• Authors: Ariane Marandon, Lihua Lei, David Mary and Etienne Roquain
• Abstract要約: 有限標本における検出された新規性に対する偽発見率(FDR)を柔軟に制御する手法を提案する。 複数のテスト文献に触発されて、nullの割合に適応するAdaDetectの変種を提案する。 これらの手法は、天体物理学の応用を含む、合成データセットと実世界のデータセットに説明される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8249324194382757
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper studies the semi-supervised novelty detection problem where a set of "typical" measurements is available to the researcher. Motivated by recent advances in multiple testing and conformal inference, we propose AdaDetect, a flexible method that is able to wrap around any probabilistic classification algorithm and control the false discovery rate (FDR) on detected novelties in finite samples without any distributional assumption other than exchangeability. In contrast to classical FDR-controlling procedures that are often committed to a pre-specified p-value function, AdaDetect learns the transformation in a data-adaptive manner to focus the power on the directions that distinguish between inliers and outliers. Inspired by the multiple testing literature, we further propose variants of AdaDetect that are adaptive to the proportion of nulls while maintaining the finite-sample FDR control. The methods are illustrated on synthetic datasets and real-world datasets, including an application in astrophysics.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,研究者が「典型的」測定の集合を利用できる半教師付きノベルティ検出問題について検討する。 近年の多重テストと共形推論の進歩に動機づけられ,任意の確率的分類アルゴリズムを包み込み,交換可能性以外の分布的仮定を伴わずに検出された有限標本の新規性に対する偽発見率(fdr)を制御できる柔軟な手法であるadadetectを提案する。 事前特定されたp値関数にしばしばコミットされる古典的なfdr制御手順とは対照的に、adadetectはデータ適応的な方法で変換を学習し、異常値と外れ値を区別する方向に集中する。 また,複数のテスト文献に着想を得て,有限サンプルfdr制御を維持しつつ,ヌルの割合に適応したadadetectの変種を提案する。 これらの手法は、天体物理学のアプリケーションを含む合成データセットと実世界のデータセットで示される。

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