論文の概要: CoMadOut -- A Robust Outlier Detection Algorithm based on CoMAD

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.13314v2
• Date: Mon, 1 Jul 2024 05:05:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-02 18:29:26.354194
• Title: CoMadOut -- A Robust Outlier Detection Algorithm based on CoMAD
• Title（参考訳）: CoMadOut - CoMADに基づくロバストな外乱検出アルゴリズム
• Authors: Andreas Lohrer, Daniyal Kazempour, Maximilian Hünemörder, Peer Kröger,
• Abstract要約: データセット上の機械学習アルゴリズムの予測を歪める可能性があるため、アウトレーヤは重要な役割を果たす。 この問題に対処するために,ロバストな外乱検出アルゴリズムCoMadOutを提案する。 われわれの手法は、外乱検出タスクの堅牢な代替手段と見なすことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3749861135832073
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Unsupervised learning methods are well established in the area of anomaly detection and achieve state of the art performances on outlier datasets. Outliers play a significant role, since they bear the potential to distort the predictions of a machine learning algorithm on a given dataset. Especially among PCA-based methods, outliers have an additional destructive potential regarding the result: they may not only distort the orientation and translation of the principal components, they also make it more complicated to detect outliers. To address this problem, we propose the robust outlier detection algorithm CoMadOut, which satisfies two required properties: (1) being robust towards outliers and (2) detecting them. Our CoMadOut outlier detection variants using comedian PCA define, dependent on its variant, an inlier region with a robust noise margin by measures of in-distribution (variant CMO) and optimized scores by measures of out-of-distribution (variants CMO*), e.g. kurtosis-weighting by CMO+k. These measures allow distribution based outlier scoring for each principal component, and thus, an appropriate alignment of the degree of outlierness between normal and abnormal instances. Experiments comparing CoMadOut with traditional, deep and other comparable robust outlier detection methods showed that the performance of the introduced CoMadOut approach is competitive to well established methods related to average precision (AP), area under the precision recall curve (AUPRC) and area under the receiver operating characteristic (AUROC) curve. In summary our approach can be seen as a robust alternative for outlier detection tasks.
• Abstract（参考訳）: 教師なし学習手法は異常検出の領域でよく確立されており、異常データセット上で最先端のパフォーマンスを達成する。 データセット上の機械学習アルゴリズムの予測を歪める可能性があるため、アウトレーヤは重要な役割を果たす。 特にPCAベースの手法では、アウトラヤは、主成分の向きや翻訳を歪ませるだけでなく、アウトラヤの検出をより複雑にする。 この問題に対処するため, 頑健な外乱検出アルゴリズムであるCoMadOutを提案する。 当社のコメディアンPCAを用いたアウトレイラ検出用変種は,その変種に依存し,分布内(CMO変種)と分布外(CMO*変種)とCMO+k変種(CMO+k変種)による分布外(CMO*変種)によるスコアの最適化により,頑健なノイズマージンを有する不純物領域を定義した。 これらの測定により、各主成分に対する分布に基づくアウトリーネススコアリングが可能となり、通常の例と異常な例の間のアウトリーネスの度合いを適切に調整することができる。 CoMadOutと従来の, ディープ, その他の同等のロバストなアウトリア検出手法との比較実験により, 導入したCoMadOut手法の性能は, 平均精度(AP), 高精度リコール曲線(AUPRC)の面積, 受信動作特性(AUROC)曲線の面積など, 確立された手法と競合することを示した。 まとめると、我々のアプローチは、外れ値検出タスクの堅牢な代替案と見なすことができる。

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