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AnomalyDetector

Classify等の関数のオプションで，含めるべき異常検出器を指定する．

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AnomalyDetector

AnomalyDetector

Classify等の関数のオプションで，含めるべき異常検出器を指定する．

詳細

  • 次は，AnomalyDetectorの可能な設定である．
  • None異常検出器は使わない（デフォルト）
    AnomalyDetectorFunction[…]指定された異常検出器を使う
    Automatic使用可能なデータから異常検出器を作成する
    LearnedDistribution[…]学習済みの分布から異常検出器を作成する
  • 指定された異常検出器は，一般に，モデルの訓練中ではなく評価中に使われる．
  • 異常な例に遭遇すると，分類あるいは予測の結果の代りにMissing["Anomalous"]が返される．
  • Classify[ClassifierFunction[…],AnomalyDetectordetector]を使って特定の分類器の異常検出器を上書きすることができる（PredictorFunction[…]についても同様のことが言える）．
  • 異常検出器で使われる稀少確率の閾値をClassify[ClassifierFunction[…],AcceptanceThresholdt]を使って上書きすることができる．
  • ClassifierFunction[…][example,AnomalyDetectordetector]を使って，モデルの評価中に一時的に異常検出器を上書きすることができる．
  • ClassifierFunction[…][example,AcceptanceThresholdt]を使って，モデルの評価中に一時的に稀少確率の閾値を上書きすることができる．

例題

例  (3)

分類器を作り，異常検出器が含まれるべきであると指定する：

異常ではない入力で分類器を評価する：

異常な入力で分類器を評価する：

"Probabilities"特性は異常検出器の影響を受けない：

分類器から異常検出器を削除する：

分類器を異常検出器なしで作成する：

訓練入力で異常検出器を訓練する：

分類器に異常検出器を加える：

分類器を評価する際に許容閾値の値を変える：

予測器を作って異常検出器が含まれるべきだと指定する：

異常ではない入力で予測器を評価する：

異常な入力で予測器を評価する：

"Distribution"特性は異常検出器の影響を受けない：

予測器を評価する際に許容閾値を変える：

予測器から異常検出器を削除する：

Wolfram Research (2020), AnomalyDetector, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/AnomalyDetector.html.

テキスト

Wolfram Research (2020), AnomalyDetector, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/AnomalyDetector.html.

CMS

Wolfram Language. 2020. "AnomalyDetector." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. https://reference.wolfram.com/language/ref/AnomalyDetector.html.

APA

Wolfram Language. (2020). AnomalyDetector. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/ref/AnomalyDetector.html

BibTeX

@misc{reference.wolfram_2025_anomalydetector, author="Wolfram Research", title="{AnomalyDetector}", year="2020", howpublished="\url{https://reference.wolfram.com/language/ref/AnomalyDetector.html}", note=[Accessed: 15-September-2025]}

BibLaTeX

@online{reference.wolfram_2025_anomalydetector, organization={Wolfram Research}, title={AnomalyDetector}, year={2020}, url={https://reference.wolfram.com/language/ref/AnomalyDetector.html}, note=[Accessed: 15-September-2025]}