論文の概要: Uncertainty Quantification in Anomaly Detection with Cross-Conformal $p$-Values

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16388v1
• Date: Mon, 26 Feb 2024 08:22:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-27 14:03:56.087983
• Title: Uncertainty Quantification in Anomaly Detection with Cross-Conformal $p$-Values
• Title（参考訳）: クロスコンフォーマルな$p$値を用いた異常検出の不確かさの定量化
• Authors: Oliver Hennh\"ofer and Christine Preisach
• Abstract要約: 本研究は, 異形間異常検出という, 異常検出のための新しい枠組みを導入する。 本研究では,不確実な量子化異常検出のための統計効率(完全整形)と計算効率(完全整形)の両立を両立させる方法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Given the growing significance of reliable, trustworthy, and explainable machine learning, the requirement of uncertainty quantification for anomaly detection systems has become increasingly important. In this context, effectively controlling Type I error rates ($\alpha$) without compromising the statistical power ($1-\beta$) of these systems can build trust and reduce costs related to false discoveries, particularly when follow-up procedures are expensive. Leveraging the principles of conformal prediction emerges as a promising approach for providing respective statistical guarantees by calibrating a model's uncertainty. This work introduces a novel framework for anomaly detection, termed cross-conformal anomaly detection, building upon well-known cross-conformal methods designed for prediction tasks. With that, it addresses a natural research gap by extending previous works in the context of inductive conformal anomaly detection, relying on the split-conformal approach for model calibration. Drawing on insights from conformal prediction, we demonstrate that the derived methods for calculating cross-conformal $p$-values strike a practical compromise between statistical efficiency (full-conformal) and computational efficiency (split-conformal) for uncertainty-quantified anomaly detection on benchmark datasets.
• Abstract（参考訳）: 信頼性,信頼性,説明可能な機械学習の重要性が高まり,異常検出システムに対する不確実性定量化の必要性が高まっている。 この文脈では、これらのシステムの統計力(1-\beta$)を損なうことなく、効果的にタイプIエラー率(1-\beta$)を制御することができ、特にフォローアップ手順が高価である場合に、誤った発見に関連するコストを削減できる。 共形予測の原理を活用することは、モデルの不確かさを校正することで各統計的保証を提供するための有望なアプローチとして現れる。 本研究は、予測タスク用に設計されたよく知られたクロスコンフォーマルな手法に基づいて、クロスコンフォーマルな異常検出と呼ばれる新しい異常検出フレームワークを導入する。 これにより、モデルキャリブレーションのための分割共形アプローチに依拠して、帰納的共形異常検出の文脈で以前の作品を拡張することによって、自然研究のギャップに対処できる。 コンフォーメーション予測から得られた知見に基づき,クロスコンフォーマルな$p$-valuesの計算手法が,ベンチマークデータセットにおける不確実性定量化異常検出のための統計効率(フルコンフォーマル)と計算効率(スプライトコンフォーマル)の実用的妥協をもたらすことを実証した。

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