Outlier score som tillhandahålls av olika outlier modeller skiljer sig mycket åt i sin mening, räckvidd och kontrast mellan olika outlier modeller och är därför inte lätt att jämföra eller tolka. Vi föreslår en sammanslagning av outlier scores som tillhandahålls av olika outlier modeller och en översättning av de godtyckliga "outlier factors" till värden i intervallet [0, 1] tolkas som värden som beskriver sannolikheten för ett dataobjekt att vara en utlier. Som en ansökan visar vi att denna förening underlättar förbättrade ensembler för avvikande upptäckt.
I REF Author föreslår en sammanslagning av outlier scores som tillhandahålls av olika outlier modeller och en översättning av de godtyckliga "outlier factors" till värden i intervallet [0,1] tolkas som värden som beskriver sannolikheten för ett dataobjekt att vara en utlier.
Interpreting and Unifying Outlier Scores
{'venue': 'SDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}