Automatic Unsupervised Ensemble Outlier Model Selection--Extended Version

En 3 lignesMetaEns, un framework automatisé pour sélectionner des ensembles de modèles de détection d'anomalies sans supervision. Utilise des meta-datasets étiquetés pour prédire les gains marginaux d'ensemble et applique une sélection gloutonne avec arrêt adaptatif. Testé sur 39 datasets réels : surpasse les baselines en précision avec moins de modèles.

Résumé généré par Claude — vérifié par l'humain