文献记录(part83)--Building outlier detection ensembles by selective parameterization of ...

学习笔记，仅供参考，有错必纠

关键词:离群点检测；集成学习；成员选择；参数化；准确性-多样性权衡

Building outlier detection ensembles by selective parameterization of heterogeneous methods

摘要

我们解决了在无监督离群点检测中选择集合成员的问题。这里的挑战是，由于该问题的无监督性质，识别个别准确但不同的成员。为此，我们提出了AnD-SELECT: QuAlity-AnD-Differential Selector，该选择器在输入时考虑一组异构的离群点检测方法，系统地选择准确的参数变量，即每种类型的参数化。该输入集中的离群点检测方法的选择，使它们通常表现出随着参数值的增加而逐渐或递减的性能行为特征。然后，我们考虑这些方法的各种参数变体。从这种方法类型的同质集合中，目标是选择更准确的参数化端，同时避免由于上述特性而同时选择两个端。因此，要么选择一个准确的变体，要么选择显示精确性和多样性之间显式权衡的两个变体的集合。

对基准数据集的评估显示，与现有的选择器相比，性能有了显著的改进。

Introduction

集成学习旨在通过结合多个个体学习者的发现来获得更可靠的结果。关键的挑战是为这个团队找到一批好的学习者。这一挑战进一步加剧了离群点检测，因为在没有任何标记

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