論文の概要: Incremental Outlier Detection Modelling Using Streaming Analytics in Finance & Health Care

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.09907v1
• Date: Wed, 17 May 2023 02:30:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-05-18 17:43:07.126425
• Title: Incremental Outlier Detection Modelling Using Streaming Analytics in Finance & Health Care
• Title（参考訳）: 財務・医療におけるストリーミング分析を用いたインクリメンタルアウトレーラ検出モデル
• Authors: Ch Priyanka, Vivek
• Abstract要約: 私たちは、ストリーミングデータに取り組むためにストリーミングモデルを持つことが極めて必要であることを確認しました。 本研究の目的は,実環境に適用可能なストリーミングモデルの研究と分析である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we had built the online model which are built incrementally by using online outlier detection algorithms under the streaming environment. We identified that there is highly necessity to have the streaming models to tackle the streaming data. The objective of this project is to study and analyze the importance of streaming models which is applicable in the real-world environment. In this work, we built various Outlier Detection (OD) algorithms viz., One class Support Vector Machine (OC-SVM), Isolation Forest Adaptive Sliding window approach (IForest ASD), Exact Storm, Angle based outlier detection (ABOD), Local outlier factor (LOF), KitNet, KNN ASD methods. The effectiveness and validity of the above-built models on various finance problems such as credit card fraud detection, churn prediction, ethereum fraud prediction. Further, we also analyzed the performance of the models on the health care prediction problems such as heart stroke prediction, diabetes prediction and heart stroke prediction problems. As per the results and dataset it shows that it performs well for the highly imbalanced datasets that means there is a majority of negative class and minority will be the positive class. Among all the models, the ensemble model strategy IForest ASD model performed better in most of the cases standing in the top 3 models in almost all of the cases.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ストリーミング環境下でオンライン外乱検出アルゴリズムを用いて,段階的に構築するオンラインモデルを構築した。 ストリーミングデータに取り組むためには,ストリーミングモデルが必要不可欠であることを確認した。 本研究の目的は,実環境に適用可能なストリーミングモデルの重要性を考察し,分析することにある。 本研究では,一クラスサポートベクターマシン(oc-svm),アイソレーションフォレスト適応スライディングウィンドウアプローチ(iforest asd),厳密なストーム,アングルベースアウトリアー検出(abod),局所アウトリアー係数(lof),kitnet,kn asdメソッドなど,様々なアウトリアー検出アルゴリズムを構築した。 クレジットカード不正検出,チャーン予測,ethereum不正予測などの金融問題に対する,上記のモデルの有効性と妥当性について検討した。 さらに, 心拍数予測, 糖尿病予測, および心拍数予測問題など, 医療予測問題におけるモデルの性能についても分析した。 結果とデータセットによると、非常に不均衡なデータセットに対してうまく機能し、負のクラスが多数存在し、少数派が正のクラスとなる。 すべてのモデルの中で、アンサンブルモデル戦略IForest ASDモデルは、ほとんどのケースで上位3モデルに立つ場合において、ほぼすべてのケースでより良いパフォーマンスを示した。

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