| Identifikační kód | RIV/00216224:14330/15:00084902 |
|---|
| Název v anglickém jazyce | Class-Based Outlier Detection: Staying Zombies or Awaiting for Resurrection? |
|---|
| Druh | D - Článek ve sborníku |
|---|
| Jazyk | eng - angličtina |
|---|
| Obor - skupina | I - Informatika |
|---|
| Obor | IN - Informatika |
|---|
| Rok uplatnění | 2015 |
|---|
| Kód důvěrnosti údajů | S - Úplné a pravdivé údaje o výsledku nepodléhající ochraně podle zvláštních právních předpisů. |
|---|
| Počet výskytů výsledku | 1 |
|---|
| Počet tvůrců celkem | 4 |
|---|
| Počet domácích tvůrců | 3 |
|---|
| Výčet všech uvedených jednotlivých tvůrců | Leona Nezvalová (státní příslušnost: CZ - Česká republika, domácí tvůrce: A, vedidk: 3623327)
Lubomír Popelínský (státní příslušnost: CZ - Česká republika, domácí tvůrce: A, vedidk: 9343199)
Luis Torgo (státní příslušnost: PT - Portugalská republika)
Karel Vaculík (státní příslušnost: CZ - Česká republika, domácí tvůrce: A, vedidk: 1415417) |
|---|
| Popis výsledku v anglickém jazyce | This paper addresses the task of finding outliers within each class in the context of supervised classification problems. Class-based outliers are cases that deviate too much with respect to the cases of the same class. We introduce a novel method for outlier detection in labelled data based on Random Forests and compare it with the existing methods both on artificial and real-world data. We show that it is competitive with the existing methods and sometimes gives more intuitive results. We also providean overview for outlier detection in labelled data. The main contribution are two methods for class-based outlier description and interpretation. |
|---|
| Klíčová slova oddělená středníkem | class-based outlier detection; outlier interpretation; outlier description; anomaly detection; outlier detection |
|---|
| Stránka www, na které se nachází výsledek | - |
|---|
| DOI výsledku | 10.1007/978-3-319-24465-5_17 |
|---|