Unsupervised Parameter-free Outlier Detection using HDBSCAN* Outlier Profiles
Notice bibliographique
Résumé
In machine learning and data mining, outliers are data points that significantly differ from the dataset and often introduce irrelevant information that can induce bias in its statistics and models. Therefore, unsupervised methods are crucial to detect outliers if there is limited or no information about them. Global-Local Outlier Scores based on Hierarchies (GLOSH) is an unsupervised outlier detection method within HDBSCAN*, a state-of-the-art hierarchical clustering method. GLOSH estimates outlier scores for each data point by comparing its density to the highest density of the region they reside in the HDBSCAN* hierarchy. GLOSH may be sensitive to HDBSCAN*’s min<inf xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">pts</inf> parameter that influences density estimation. With limited knowledge about the data, choosing an appropriate min<inf xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">pts</inf> value beforehand is challenging as one or some min<inf xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">pts</inf> values may better represent the underlying cluster structure than others. Additionally, in the process of searching for "potential outliers", one has to define the number of outliers n a dataset has, which may be impractical and is often unknown. In this paper, we propose an unsupervised strategy to find the "best" min<inf xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">pts</inf> value, leveraging the range of GLOSH scores across min<inf xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">pts</inf> values to identify the value for which GLOSH scores can best identify outliers from the rest of the dataset. Moreover, we propose an unsupervised strategy to estimate a threshold for classifying points into inliers and (potential) outliers without the need to pre-define any value. Our experiments show that our strategies can automatically find the min<inf xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">pts</inf> value and threshold that yield the best or near best outlier detection results using GLOSH.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».