Jubatusによる異常検知/jubaanomalyのconf - #スタアキメラのノート

 

light_lofの場合

大項目	中項目	入力値例	概要	備考
method
	light_lof		jubaanomalyで使える 異常検知手法について 今回はlight_lofを選択します。 lof...Local outlier Factor	lof、unlearnerも選択できます。 ただし,light_lofとlofは パラメーターが異なります。
parameter
	nearest_neighbor_num	5	大きい値にするほど 　　false positiveは減ります。 　　false negativeは増えてしまいます。	reverse_nearest_neighbor_numより 大きな値を入れると起動に失敗します。
	reverse_nearest_neighbor_num	5	大きい値にするほど 　　異常検知は正確になります。 　　処理時間は長くなくなってしまいます。
	method	euclid_lsh	ユークリッド距離ベースを選びます。	ligt_lofの場合の候補 　　lsh 　　minhash 　　euclid_lsh
	parameter 　　hash_num	512	大きい値にするほど 　　異常検知は正確になります。 　　処理時間は長くなってしまいます。