Abstrakt. En klass klassificering har viktiga tillämpningar såsom avvikande och nyhet upptäckt. Det hanteras ofta med hjälp av metoder för täthetsberäkning eller genom att anpassa en standardklassificeringsalgoritm till problemet med att skära ut en beslutsgräns som beskriver lokaliseringen av måldata. I detta papper undersöker vi en enkel metod för en klass klassificering som kombinerar tillämpningen av en densitet estimator, som används för att bilda en referensfördelning, med induktion av en standardmodell för klass sannolikhetsuppskattning. I denna metod används referensdistributionen för att generera artificiella data som används för att bilda en andra, artificiell klass. I samband med målklassen är denna artificiella klass grunden för ett vanligt inlärningsproblem i två klasser. Vi förklarar hur täthetsfunktionen hos referensfördelningen kan kombineras med de skattningar av klasssannolikheten som erhålls på detta sätt för att bilda en justerad uppskattning av täthetsfunktionen hos målklassen. Med hjälp av UCI-dataset och data från ett typistigenkänningsproblem visar vi att den kombinerade modellen, som består av både en täthetsskattare och en klasssannolikhetsskattare, kan förbättras genom att använda endera komponenttekniken ensam när den används för en klass klassificering. Vi jämför även metoden med en klass klassificering med hjälp av stödvektormaskiner.
Hampstalk m.fl. I REF kombinerades sannolikhetsuppskattningen för densitet och klass för att förbättra klassificeringsprestandan.
One-Class Classification by Combining Density and Class Probability Estimation
{'venue': 'ECML/PKDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}