機械学習のヌルクラス

Question

機械学習システムでテスト時にnullクラスを処理する方法を教えてください。私のモデルを訓練して10クラスを言うと、10クラスのいずれにも属さないクラスを観察すると、この発生を検出する方法はありますか？各時間ステップが10クラスのうちの1つを生成するスライディングウインドウアプローチではアクティビティ認識に必要ですが、実際には何も起こらないタイムステップがあり、アルゴリズムは分類してはなりません。

Answer 1

これはアウトライアーまたはノベルティ検出と呼ばれるものです。いくつかの基本的な情報here。前に見たことのない新しいクラスをファイリングするために、アウトライア検出アルゴリズムを最初に使用する（10のクラスすべてがインライヤです）場合があります。その後、外れ値検出器を通過すると、それを分類器に送ります。アウトライア段階では、いくつかの誤検出/否定があります。これは、データのどの部分を正しく分類するかに影響します。

しかし、実際には何も起こらないタイムステップがあり、アルゴリズムは分類されるべきではありません。

本当に考慮する必要があるのは、おそらく11番目の「アクティビティなし」のクラスです。その実際のデータが定期的に発生する場合は、そのデータをそのまま扱うべきです。