[問題] 異常檢測屬於不平衡資料情況嗎

[disney82231 (小刀會序曲)]

如題，

兩個共同點都是在某個類別下的樣本數很少。但不太知道差在哪


還是異常檢測是一種預測不平衡資料的方法？

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※ 編輯: disney82231 (42.72.116.103), 02/20/2019 20:56:41
推 tsoahans: 一般常講的異常檢測指的是非監督式的異常檢測，就是說訓
→ tsoahans: 練的時候假設所有訓練資料都是正常的樣本，用正常資料建
→ tsoahans: 立模型
但沒有label的情況下，要怎麼判斷該樣本是否正常？
→ tsoahans: 而不平衡資料則是屬於一般的監督式學習
→ tsoahans: 差別就是在於有沒有label
※ 編輯: disney82231 (182.234.222.206), 02/22/2019 03:13:08
推 tsoahans: 如果你是問沒有label要如何計算效能，測試的時候其實還
→ tsoahans: 是需要有label來驗證演算法的效能
→ tsoahans: 大部分論文的做法都是根據label挑選出正常樣本集合的一
→ tsoahans: 部分當作訓練集，在拿剩下的當作測試
意思不平衡資料需要異常分類的樣本建模，而異常檢測只需正常的，也能測出異常的樣本
嗎？
※ 編輯: disney82231 (111.71.46.175), 02/22/2019 20:55:25
推 tsoahans: 是這樣沒錯
推 sxy67230: 異常檢測可以透過離群點找出，主要是因為異常資料太少了
→ sxy67230: ，除非你可以主動生成異常的資料，那就可以把outlier視
→ sxy67230: 為不平衡的，要不然通常假定outlier就是不可知的。當然
→ sxy67230: 無監督方式找離群點不一定有效就是了，通常借助一些eval
→ sxy67230: uation的方式評估做tradeoff，反而比你去做無監督找離群
→ sxy67230: 有效