問題タブ [anomaly-detection]

私は異常検出の問題に取り組んでおり、あなたの助けと専門知識が必要です。エピソードの時系列データを記録するセンサーがあります。たとえば、たまにセンサーが 10 秒間アクティブになり、ミリ秒間隔で値を記録します。私の仕事は、記録されたパターンが正常でないかどうかを識別することです。つまり、他の記録されたパターンと比較して、そのパターンの異常を検出する必要があります。

そのための最先端のアプローチとはどのようなものでしょうか?

ノベルティ検出のために Microsoft ML パッケージを使用して 1 クラス SVM モデルを構築しようとしており、結果を得ることができました。テストデータを使用した予測の結果には「スコア」列が含まれていますが、ここでの意味についてはよくわかりません。私がオンラインで検索すると、それについての非常に良い説明はありません。

機械学習の初心者として、スコアが高いほど、データ入力が異常である可能性が高くなるため、スコアはデータ ポイントが真の異常である可能性をある程度表していると思います。私が間違っている場合は修正してください。また、しきい値を決定するアルゴリズムについても疑問に思っています。私は GA などのいくつかを知っていますが、使用する適切なものを選択する方法について本当に混乱しています。

ありがとう！