novelty detection
时间: 2023-08-03 21:02:52 浏览: 208
NoveltyDetectionResearch:新奇检测任务(NLP)的研究
新颖性检测(Novelty Detection)也被称为异常检测(Anomaly Detection)或离群点检测(Outlier Detection),其目的是使机器能够识别出当前场景的输入与之前场景的输入(训练或实践过程中)是否一致,从而避免潜在的危险,或是开始对新场景的学习。新颖性检测的研究主要包括两种思路:一种是构建One-Other的分类器,通过利用特征空间上各数据点的距离等度量方式实现;另一种是基于Encode-Decode思想,通过训练集训练学习算法压缩数据特征并恢复的能力,而测试集中那些不能很好被恢复的特征所对应的数据点一定与训练集有一定区别,因而被视为新颖点。\[2\]
需要注意的是,neighbors.LocalOutlierFactor是一种用于异常值检测的估计器,不直接支持新颖性检测。如果想要使用neighbors.LocalOutlierFactor进行新颖性检测,可以在实例化估计器时将新颖性参数设置为True。在这种情况下,fit_predict方法不可用,但可以通过negative_outlier_factor_属性访问训练样本的异常分数。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [离群点(outlier detection)和新颖点(novelty detection)检测与OneClassSVM应用实例(基于python)](https://blog.csdn.net/lyxleft/article/details/89344219)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Anytime Online Novelty Detection for Vehicle Safeguarding:实时新颖性检测方法](https://blog.csdn.net/weixin_39078049/article/details/102057682)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
阅读全文