Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Outlier Detection

13 평가 기록 11 datasets

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
VRAE+SVM
Accuracy: 0.9843
논문 -
ASVDD
Average Accuracy: 99.03
논문 코드
ASVDD
Average Accuracy: 37.62
논문 코드
ASVDD
Average Accuracy: 65.60
논문 코드
PAE
AUROC: 0.997
논문 코드
ASVDD
Average Accuracy: 99.05
논문 코드
MIX
AUC: 0.8642
논문 코드
MIX
AUC-ROC: 0.8459
논문 코드
MIX
AUC-ROC: 0.9303
논문 코드
ASVDD
Average Accuracy: 86.33
논문 코드
LSTMCaps
Average F1: 0.74
논문 -

데이터셋

11개

논문

라이브러리

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