論文の概要: Leave-One-Out-, Bootstrap- and Cross-Conformal Anomaly Detectors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16388v3
• Date: Thu, 20 Feb 2025 13:28:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-21 22:18:11.198678
• Title: Leave-One-Out-, Bootstrap- and Cross-Conformal Anomaly Detectors
• Title（参考訳）: 左ワンアウト・ブートストラップ・クロスコンフォーマル異常検出器
• Authors: Oliver Hennhöfer, Christine Preisach,
• Abstract要約: 本研究では,異常検出のためのLeft-out-out-, bootstrap-, cross-conformalメソッドを正式に定義し,評価する。 我々は,再サンプリング・コンフォーマルな$p$-値を求める導出手法が,統計効率(全コンフォーマル)と計算効率(スプリット・コンフォーマル)の両立を図っていることを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: 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. The field of conformal anomaly detection emerges as a promising approach for providing respective statistical guarantees by model calibration. However, the dependency on calibration data poses practical limitations - especially within low-data regimes. In this work, we formally define and evaluate leave-one-out-, bootstrap-, and cross-conformal methods for anomaly detection, incrementing on methods from the field of conformal prediction. Looking beyond the classical inductive conformal anomaly detection, we demonstrate that derived methods for calculating resampling-conformal $p$-values strike a practical compromise between statistical efficiency (full-conformal) and computational efficiency (split-conformal) as they make more efficient use of available data. We validate derived methods and quantify their improvements for a range of one-class classifiers and datasets.
• Abstract（参考訳）: 異常検出システムに対する不確実性定量化の要件はますます重要になっている。 この文脈では、これらのシステムの統計力(1-\beta$)を損なうことなく、効果的にタイプIエラー率(1-\beta$)を制御し、誤った発見に関連するコストを削減できる。 共形異常検出の分野は、モデル校正による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。 しかし、キャリブレーションデータへの依存は、特に低データのレシエーションにおいて、実用的な制限をもたらす。 本研究では,コンフォメーション予測の分野から,異常検出のためのLeft-out-out-, bootstrap-, cross-conformalメソッドを正式に定義し,評価する。 古典的帰納的共形異常検出を超越して、再サンプリング・コンフォーマルな$p$-値を求める導出手法が、より効率的なデータ利用のために、統計効率(フル・コンフォーマル)と計算効率(スプリット・コンフォーマル)の実用的な妥協を達成できることを実証する。 導出手法を検証し,一級分類器とデータセットの範囲における改良点の定量化を行う。

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