计算机应用

作者：宁进, 陈雷霆, 罗子娟, 周川, 曾慧茹

单位：1. 电子科技大学 计算机科学与工程学院, 成都 611731;2. 数字媒体技术四川省重点实验室(电子科技大学), 成都 611731;3. 电子科技大学 广东电子信息工程研究院, 广东 东莞 523808;4. 中国电子科技集团公司第二十八研究所 信息系统工程重点实验室, 南京 210007

关键词：离群点检测,评价指标,曲线下面积,真正率,假正率

基金：四川省科技计划项目（2019YJ0177，2019YJ0176，2019YFQ0005）。

随着离群点检测技术的深入研究和广泛应用，越来越多的优秀算法被提出来，然而，现有的离群点检测技术的评价仍然沿用传统分类算法的测量指标，存在着评价指标单一、适应性差的问题。针对这些问题，提出了一类高真正率指标（HT_AUC）和二类低假正率指标（LF_AUC）。首先，整理常用的离群点检测评价指标，分析其优缺点和适用场景；然后，在已有的曲线下面积（AUC）方法的基础上，分别针对高真正率（TPR）要求和低假正率（FPR）要求，提出了一类高真正率指标和二类低假正率指标，为离群点检测算法的效果评价和量化集成提供了更合适的指标。在真实数据集上的实验结果表明，与传统评价指标的相比，所提出的方法更能满足一类高真正率和二类低假正率要求。

来源：2020年第9期

《计算机应用》期刊编辑部

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