文献记录(part46)--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成成员的问题。由于问题的无监督性质，这里的挑战是识别个别准确但不同的成员。为此，我们提出并选择:精确多样化选择器，它在输入时考虑一组异质离群点检测方法，系统地选择精确的参数变量，即每种类型的参数化。该输入集中的离群值检测方法通常表现出随参数值增加而渐进或递减的性能行为特征。然后，我们考虑每种方法的大量参数变体。从这样一个方法类型的同构集合中，我们的目标是选择更精确的参数化端，避免由于上述特点而同时选择两端。因此，要么选择一个精确的变量，要么选择一组两个变量，在准确性和多样性之间进行权衡。对基准数据集的评估显示，与现有的选择器相比，性能有显著的提高。

Introduction

集成学习旨在通过组合多个个体学习器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器。这一挑战进一步加剧了离群点检测，因为在没有任何标记的训练样本的情况下，候选检测器的准确性评估是困难的。

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