論文の概要: Unsupervised Anomaly Detection in Time-series: An Extensive Evaluation and Analysis of State-of-the-art Methods
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.03637v3
- Date: Mon, 12 Aug 2024 06:14:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-14 01:29:38.982360
- Title: Unsupervised Anomaly Detection in Time-series: An Extensive Evaluation and Analysis of State-of-the-art Methods
- Title（参考訳）: 時系列における教師なし異常検出:最先端手法の大規模評価と解析
- Authors: Nesryne Mejri, Laura Lopez-Fuentes, Kankana Roy, Pavel Chernakov, Enjie Ghorbel, Djamila Aouada,
- Abstract要約: 時系列における教師なし異常検出は文献で広く研究されている。
本稿では,近年の時系列における教師なし異常検出手法の詳細な評価手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.618572317896515
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Unsupervised anomaly detection in time-series has been extensively investigated in the literature. Notwithstanding the relevance of this topic in numerous application fields, a comprehensive and extensive evaluation of recent state-of-the-art techniques taking into account real-world constraints is still needed. Some efforts have been made to compare existing unsupervised time-series anomaly detection methods rigorously. However, only standard performance metrics, namely precision, recall, and F1-score are usually considered. Essential aspects for assessing their practical relevance are therefore neglected. This paper proposes an in-depth evaluation study of recent unsupervised anomaly detection techniques in time-series. Instead of relying solely on standard performance metrics, additional yet informative metrics and protocols are taken into account. In particular, (i) more elaborate performance metrics specifically tailored for time-series are used; (ii) the model size and the model stability are studied; (iii) an analysis of the tested approaches with respect to the anomaly type is provided; and (iv) a clear and unique protocol is followed for all experiments. Overall, this extensive analysis aims to assess the maturity of state-of-the-art time-series anomaly detection, give insights regarding their applicability under real-world setups and provide to the community a more complete evaluation protocol.
- Abstract（参考訳）: 時系列における教師なし異常検出は文献で広く研究されている。
多くのアプリケーション分野におけるこのトピックの関連性にもかかわらず、現実の制約を考慮に入れた最近の最先端技術に関する包括的かつ広範囲な評価が依然として必要である。
既存の教師なし時系列異常検出手法を厳格に比較するために,いくつかの試みがなされている。
しかしながら、標準的なパフォーマンス指標、すなわち精度、リコール、F1スコアのみが一般的に考慮されている。
したがって、それらの実践的妥当性を評価するための基本的な側面は無視される。
本稿では,近年の時系列における教師なし異常検出手法の詳細な評価手法を提案する。
標準的なパフォーマンス指標にのみ依存するのではなく、さらに重要なメトリクスとプロトコルが考慮される。
特に
(i)特に時系列に適した、より精巧なパフォーマンス指標が使用される。
(ii)モデルサイズとモデル安定性について検討する。
三 異常タイプに関する検査方法の分析、並びに
(iv) すべての実験に対して明確でユニークなプロトコルが従う。
全体として、この広範な分析は、最先端の時系列異常検出の成熟度を評価し、現実の環境下での適用性に関する洞察を与え、コミュニティにより完全な評価プロトコルを提供することを目的としている。
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