外れ値アンサンブル

アウトライアーアンサンブルは、複数の異常検知アルゴリズムの結果を組み合わせることで、異常検知の精度と堅牢性を向上させるアンサンブル学習手法です。この手法の目的は、データセット内で正常なパターンから逸脱している観測値を特定し、それらが潜在的なエラーや重要なイベントを示している可能性を検出することです。アウトライアーアンサンブルは、金融詐欺検知、サイバーセキュリティ、医療診断などの分野で広く応用され、システムの異常検知能力を効果的に向上させています。