論文の概要: Detection of Anomalies in Multivariate Time Series Using Ensemble
Techniques
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.03171v1
- Date: Sun, 6 Aug 2023 17:51:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-08 16:10:13.650489
- Title: Detection of Anomalies in Multivariate Time Series Using Ensemble
Techniques
- Title（参考訳）: アンサンブル法による多変量時系列の異常検出
- Authors: Anastasios Iliopoulos, John Violos, Christos Diou and Iraklis Varlamis
- Abstract要約: 最終的な決定に向けて,複数の基本モデルを組み合わせたアンサンブル手法を提案する。
また,ロジスティック回帰器を用いて基本モデルの出力を結合する半教師付き手法を提案する。
異常検出精度の点での性能改善は、教師なしモデルでは2%、半教師なしモデルでは少なくとも10%に達する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2422067155309806
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Anomaly Detection in multivariate time series is a major problem in many
fields. Due to their nature, anomalies sparsely occur in real data, thus making
the task of anomaly detection a challenging problem for classification
algorithms to solve. Methods that are based on Deep Neural Networks such as
LSTM, Autoencoders, Convolutional Autoencoders etc., have shown positive
results in such imbalanced data. However, the major challenge that algorithms
face when applied to multivariate time series is that the anomaly can arise
from a small subset of the feature set. To boost the performance of these base
models, we propose a feature-bagging technique that considers only a subset of
features at a time, and we further apply a transformation that is based on
nested rotation computed from Principal Component Analysis (PCA) to improve the
effectiveness and generalization of the approach. To further enhance the
prediction performance, we propose an ensemble technique that combines multiple
base models toward the final decision. In addition, a semi-supervised approach
using a Logistic Regressor to combine the base models' outputs is proposed. The
proposed methodology is applied to the Skoltech Anomaly Benchmark (SKAB)
dataset, which contains time series data related to the flow of water in a
closed circuit, and the experimental results show that the proposed ensemble
technique outperforms the basic algorithms. More specifically, the performance
improvement in terms of anomaly detection accuracy reaches 2% for the
unsupervised and at least 10% for the semi-supervised models.
- Abstract（参考訳）: 多変量時系列における異常検出は多くの分野において大きな問題である。
その性質上、実際のデータでは異常はわずかに発生するため、異常検出のタスクは分類アルゴリズムの解決が困難な問題となる。
LSTM、オートエンコーダ、畳み込みオートエンコーダなどのディープニューラルネットワークに基づく手法は、そのような不均衡なデータに肯定的な結果を示す。
しかし、多変量時系列に適用する場合、アルゴリズムが直面する大きな課題は、特徴集合の小さな部分集合から異常が発生することである。
そこで本研究では,これらの基本モデルの性能向上のために,特徴量のサブセットのみを考慮した機能バッグング手法を提案し,また,主成分分析(PCA)から計算したネスト回転に基づく変換を適用して,アプローチの有効性と一般化を向上する。
予測性能をさらに向上するために,複数の基本モデルを組み合わせて最終決定を行うアンサンブル手法を提案する。
さらに,ロジスティック回帰器を用いて基本モデルの出力を結合する半教師付き手法を提案する。
提案手法は閉回路内の水の流れに関する時系列データを含むSkoltech Anomaly Benchmark(SKAB)データセットに適用され,実験結果から,提案手法が基本アルゴリズムより優れていることが示された。
より具体的には、異常検出精度における性能改善は、教師なしモデルでは2%、半教師なしモデルでは少なくとも10%に達する。
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