論文の概要: Can Tree Based Approaches Surpass Deep Learning in Anomaly Detection? A Benchmarking Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.07281v2
• Date: Mon, 26 Feb 2024 04:56:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-28 00:01:26.719417
• Title: Can Tree Based Approaches Surpass Deep Learning in Anomaly Detection? A Benchmarking Study
• Title（参考訳）: 木に基づくアプローチは異常検出におけるディープラーニングを克服できるか? ベンチマーク研究
• Authors: Santonu Sarkar, Shanay Mehta, Nicole Fernandes, Jyotirmoy Sarkar and Snehanshu Saha
• Abstract要約: 本稿では,機械学習に基づく異常検出アルゴリズムの多種多様さを評価する。 本論文は, 種々の異常検出アルゴリズムの非バイアス比較を行うことにより, 顕著に寄与する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6291443816903801
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Detection of anomalous situations for complex mission-critical systems holds paramount importance when their service continuity needs to be ensured. A major challenge in detecting anomalies from the operational data arises due to the imbalanced class distribution problem since the anomalies are supposed to be rare events. This paper evaluates a diverse array of machine learning-based anomaly detection algorithms through a comprehensive benchmark study. The paper contributes significantly by conducting an unbiased comparison of various anomaly detection algorithms, spanning classical machine learning including various tree-based approaches to deep learning and outlier detection methods. The inclusion of 104 publicly available and a few proprietary industrial systems datasets enhances the diversity of the study, allowing for a more realistic evaluation of algorithm performance and emphasizing the importance of adaptability to real-world scenarios. The paper dispels the deep learning myth, demonstrating that though powerful, deep learning is not a universal solution in this case. We observed that recently proposed tree-based evolutionary algorithms outperform in many scenarios. We noticed that tree-based approaches catch a singleton anomaly in a dataset where deep learning methods fail. On the other hand, classical SVM performs the best on datasets with more than 10% anomalies, implying that such scenarios can be best modeled as a classification problem rather than anomaly detection. To our knowledge, such a study on a large number of state-of-the-art algorithms using diverse data sets, with the objective of guiding researchers and practitioners in making informed algorithmic choices, has not been attempted earlier.
• Abstract（参考訳）: 複雑なミッションクリティカルシステムに対する異常な状況の検出は、サービス継続性を確保する必要がある場合に最重要となる。 運用データから異常を検出する大きな課題は、異常が稀なイベントであると考えられるため、不均衡なクラス分散の問題によって発生する。 本稿では,機械学習に基づく異常検出アルゴリズムを総合的なベンチマークにより評価する。 本論文は,様々な異常検出アルゴリズムの偏りのない比較を行い,ディープラーニングおよび異常検出手法に対する木ベースアプローチを含む古典的機械学習にまたがる。 104のパブリックデータセットといくつかのプロプライエタリな産業システムデータセットは研究の多様性を高め、アルゴリズムのパフォーマンスをより現実的に評価し、現実のシナリオへの適応性の重要性を強調する。 この論文はディープラーニングの神話を解き放ち、強力ではあるが、このケースではディープラーニングは普遍的な解決策ではないことを証明している。 最近提案された木に基づく進化的アルゴリズムは,多くのシナリオにおいて優れていた。 私たちは、ディープラーニングメソッドが失敗するデータセットで、ツリーベースのアプローチがシングルトン異常をキャッチしていることに気付きました。 一方、古典的なSVMは10%以上の異常を持つデータセット上で最善を尽くしており、このようなシナリオは異常検出よりも分類問題としてモデル化できることを示している。 我々の知る限りでは、研究者や実践者が情報的アルゴリズムの選択を指導する目的で、多様なデータセットを用いた多数の最先端アルゴリズムの研究は、これまで試みられていない。

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