Average Accuracy: 37.62
Papers with Code · CC BY-SA 4.0
Outlier Detection
Outlier Detection is a task of identifying a subset of a given data set which are considered anomalous in that they are unusual from other instances. It is one of the core data mining tasks and is central to many applications. In the security field, it can be used to identify potentially threatening users, in the manufacturing field it can be used to identify parts that are likely to fail.
<span class="description-source">Source: Coverage-based Outlier Explanation </span>
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벤치마크
Papers with Code 아카이브의 데이터셋별 기록 예시입니다. 평가 조건과 지표 방향이 검증되지 않아 순위를 의미하지 않습니다.
Dataset기록된 모델 예시MetricPaperCode
데이터셋
11개논문
AUC: 0.8642
Average F1: 0.74
Accuracy: 0.9843
Accuracy: 0.9496
AUROC: 0.997
라이브러리
Papers with Code 리더보드 row에 연결된 구현 저장소입니다.