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J-GLOBAL ID：201702218373405116   整理番号：17A1775839

異常値スコア確率の推定【Powered by NICT】

Estimating Outlier Score Probabilities

著者 (2件)： Bauder Richard A. ,  Khoshgoftaar Taghi M.
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IRI  ページ： 559-568  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 異常値検出は様々な課題とドメインの重要な機能である。は多数の異常値検出方法の大部分は異常値対内座層を示すスコアを作成した。これらのスコアの問題点は,それらが解釈が困難である,種々の方法の間の比較を可能にしないことである。一つの解決策は,異常値スコアを確率することである。これら確率推定値は異常値を評価するためのわかりやすい意味のある結果を提供することができる。確率を組み合わせて,異常値検出法のアンサンブルを生成するために,異常値の検出を増強することができる。本論文では,オリジナル異常値スコア分布を適合3パラメータ対数正規分布する確率論的プログラミングを利用するユニークなアプローチを提案した。はこの分布のための経験的証拠を提供し,異常値スコアと確率推定を比較し,これらの推定の信頼性を論じ,確率による検出性能を評価し,集団検出例を提供する。著者らの研究は,このアプローチが合理的に元の異常値スコアをモデル化し,意味のある異常値確率推定が示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 計算機プログラミング ,  統計的推定 ,  信頼性 ,  確率論 ,  モデリング ,  対数正規分布 ,  *異常値
準シソーラス用語： 検出能 ,  異常値検出 ,  *スコア , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 数値計算  (JE02000J) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 異常値 ,  スコア ,  確率 ,  推定