用于比较异常检测模型的异常分数的分离最大化技术

摘要

本公开涉及用于比较异常检测模型的异常分数的分离最大化技术。在基于(一个或多个)计算机的实施例中，训练ML模型以检测离群值。ML模型计算异常分数，其包括用于验证数据集中的每个项的相应异常分数。异常分数通过排序和/或聚类被自动组织。基于有组织的异常分数，测量指示ML模型的拟合度的分离。在实施例中，计算机执行将异常分数二聚类成包括异常分数的第一正常集群和异常分数的第一异常集群的第一组织。计算机执行将相同的异常分数三聚类成包括异常分数的第二正常集群、异常分数的第二异常集群和异常分数的中间集群的第二组织。测量第一组织与第二组织之间的分布差异。基于分布差异来处理ML模型。