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Vers un partitionnement des données à partir d'une forêt d'isolation

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  • معلومة اضافية
    • Contributors:
      Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA); Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes); Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique); Institut Mines-Télécom Paris (IMT)-Institut Mines-Télécom Paris (IMT); IMT Atlantique (IMT Atlantique); Institut Mines-Télécom Paris (IMT); Learning, Fuzzy and Intelligent systems (LFI); LIP6; Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS); Projet SEA DEFENDER - Direction Générale de l'Armement; Association EGC
    • بيانات النشر:
      HAL CCSD
    • الموضوع:
      2023
    • Collection:
      Université de Rennes 1: Publications scientifiques (HAL)
    • الموضوع:
    • نبذة مختصرة :
      National audience ; This paper takes a step towards the extraction of contrastive explanations between anoma- lies and the intrinsic structure of regular points. It proposes a variant of the isolation forest algorithm whose main objective is to preserve the structure of regular data in order to facilitate its reconstruction. Experiments conducted on synthetic datasets show that this variant of isola- tion forest deteriorates less the structure of regular data than the classical method. Therefore, the former can serve as a basis for a unified approach to anomaly detection and explanation. ; Cet article effectue un pas vers une extraction d'explications contrastives entre anomalies et structure intrinsèque des points réguliers. Il propose une variante de l'algorithme des forêts d'isolation ayant pour objectif principal la préservation de la structure des données régulières en vue de sa reconstitution plus aisée. Les expérimentations menées sur des jeux de données synthétiques montrent que cette variante des forêts d'isolation détériore moins la structure des données régulières que la méthode classique. Par conséquent, la première citée peut servir de base pour une approche unifiée de détection et d'explication d'anomalies.
    • Relation:
      hal-03972677; https://hal.science/hal-03972677; https://hal.science/hal-03972677/document; https://hal.science/hal-03972677/file/main.pdf
    • Rights:
      info:eu-repo/semantics/OpenAccess
    • الرقم المعرف:
      edsbas.FEDDD4E4