Fugu-MT 論文翻訳(概要): PATE: Proximity-Aware Time series anomaly Evaluation

論文の概要: PATE: Proximity-Aware Time series anomaly Evaluation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.12096v1
Date: Mon, 20 May 2024 15:06:36 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-21 12:55:09.369336
Title: PATE: Proximity-Aware Time series anomaly Evaluation
Title（参考訳）: PATE: 近縁性を考慮した時系列異常評価
Authors: Ramin Ghorbani, Marcel J. T. Reinders, David M. J. Tax,
Abstract要約: 従来のパフォーマンスメトリクスは、IDデータを仮定し、複雑な時間的ダイナミクスと時系列異常の特定の特性をキャプチャできない。本稿では、予測と異常区間の時間的関係を組み込んだ新しい評価指標であるPATE(Proximity-Aware Time series anomaly Evaluation)を紹介する。合成および実世界のデータセットを用いた実験は、より合理的で正確な評価を提供する上で、PATEの優位性を示している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0377067713090633
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Evaluating anomaly detection algorithms in time series data is critical as inaccuracies can lead to flawed decision-making in various domains where real-time analytics and data-driven strategies are essential. Traditional performance metrics assume iid data and fail to capture the complex temporal dynamics and specific characteristics of time series anomalies, such as early and delayed detections. We introduce Proximity-Aware Time series anomaly Evaluation (PATE), a novel evaluation metric that incorporates the temporal relationship between prediction and anomaly intervals. PATE uses proximity-based weighting considering buffer zones around anomaly intervals, enabling a more detailed and informed assessment of a detection. Using these weights, PATE computes a weighted version of the area under the Precision and Recall curve. Our experiments with synthetic and real-world datasets show the superiority of PATE in providing more sensible and accurate evaluations than other evaluation metrics. We also tested several state-of-the-art anomaly detectors across various benchmark datasets using the PATE evaluation scheme. The results show that a common metric like Point-Adjusted F1 Score fails to characterize the detection performances well, and that PATE is able to provide a more fair model comparison. By introducing PATE, we redefine the understanding of model efficacy that steers future studies toward developing more effective and accurate detection models.
Abstract（参考訳）: 時系列データにおける異常検出アルゴリズムの評価は、リアルタイム分析とデータ駆動戦略が不可欠であるさまざまな領域において、不正確さが決定の欠陥を引き起こす可能性があるため、非常に重要である。従来のパフォーマンス指標では、iidデータを前提としており、早期検出や遅延検出といった時系列異常の複雑な時間的ダイナミクスや特定の特性を捉えることができない。本稿では、予測と異常区間の時間的関係を組み込んだ新しい評価指標であるPATE(Proximity-Aware Time series anomaly Evaluation)を紹介する。 PATEは異常間隔の周囲のバッファゾーンを考慮した近接ベースの重み付けを使用しており、より詳細で詳細な検出評価を可能にする。これらの重みを使って、PATEはPrecision and Recall曲線の下で領域の重み付きバージョンを計算する。合成および実世界のデータセットを用いた実験は、PATEが他の評価指標よりも精度が高く正確な評価を行う上で優れていることを示す。また、PATE評価手法を用いて、様々なベンチマークデータセットに対して、最先端の異常検知器をいくつか試験した。その結果、ポイント調整F1スコアのような共通メトリックは、検出性能をうまく特徴づけられず、PATEはより公平なモデル比較を提供することができることを示した。 PATEを導入することによって、モデルの有効性の理解を再定義し、より効果的で正確な検出モデルの開発に向けて将来の研究を推し進める。

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