On the evaluation of outlier detection and one-class classification: a comparative study of algorithms, model selection, and ensembles
Notice bibliographique
Résumé
It has been shown that unsupervised outlier detection methods can be adapted to the one-class classification problem (Janssens and Postma, in: Proceedings of the 18th annual Belgian-Dutch on machine learning, pp 56-64, 2009; Janssens et al. in: Proceedings of the 2009 ICMLA international conference on machine learning and applications, IEEE Computer Society, pp 147-153, 2009. 10.1109/ICMLA.2009.16). In this paper, we focus on the comparison of one-class classification algorithms with such adapted unsupervised outlier detection methods, improving on previous comparison studies in several important aspects. We study a number of one-class classification and unsupervised outlier detection methods in a rigorous experimental setup, comparing them on a large number of datasets with different characteristics, using different performance measures. In contrast to previous comparison studies, where the models (algorithms, parameters) are selected by using examples from both classes (outlier and inlier), here we also study and compare different approaches for model selection in the absence of examples from the outlier class, which is more realistic for practical applications since labeled outliers are rarely available. Our results showed that, overall, SVDD and GMM are top-performers, regardless of whether the ground truth is used for parameter selection or not. However, in specific application scenarios, other methods exhibited better performance. Combining one-class classifiers into ensembles showed better performance than individual methods in terms of accuracy, as long as the ensemble members are properly selected. Supplementary Information: The online version contains supplementary material available at 10.1007/s10618-023-00931-x.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,041 | 0,096 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».