5、无监督离群点检测技术的评估指标与性能分析

无监督离群点检测技术的评估指标与性能分析

1 无监督离群点检测的评估指标

在无监督离群点检测（ODT）中，有多个重要的评估指标用于衡量模型的性能。

1.1 特异性（Specificity）

特异性确保内点不会被错误地标记为离群点，它应与召回率（Recall）一起使用来评估模型性能。理想情况下，我们希望召回率接近 1，特异性也接近 1。但仅高特异性并不意味着无监督 ODT 性能良好。例如，若模型将每个数据点都检测为内点，特异性为 1，但召回率为 0，说明无监督 ODT 性能不佳。

1.2 平衡准确率得分（Balanced accuracy score）

平衡准确率得分是特异性和召回率的算术平均值，是一个更好的指标，因为它将两者结合为一个单一指标来评估离群点检测模型的性能。其计算公式为：
[
\text{Balanced accuracy score} = \frac{\text{Recall} + \text{Specificity}}{2}
]
其值范围从 0 到 1，1 表示一个完美的 ODT，能正确检测数据集中的所有内点和离群点。例如，对于包含 1000 个内点和 100 个离群点的数据集，当无监督 ODT 模型将每个样本都检测为离群点时，召回率为 1，特异性为 0，平衡准确率得分为 0.5。当数据中大部分离群点和内点分别被准确检测为离群点和内点时，平衡准确率得分较高。

1.3 精确率（Precision）

精确率衡量无监督 ODT 分配的离群点标签的可靠性，它表示所有预测的离群点中正确预测的离群点的比例。数学表达式为：
[