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薛定谔的门槛：当 AUC 不能预测准确度
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文质疑使用接受者操作特征下的面积（AUC）是否是衡量异常检测性能的合适标准，并提出了可能存在的偏差性。作者发现，在低假阳率下的AUC表现良好，并且仅在具有代表性的异常样本时才能比较异常检测器。结果提示在许多情况下，应进行主动或少数样本学习而不是纯粹的异常检测。
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关键要点
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质疑使用接受者操作特征下的面积（AUC）作为异常检测性能的标准
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提出在实践中可能存在的偏差性
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发现低假阳率下的AUC表现良好
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仅在具有代表性的异常样本时才能比较异常检测器
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提示在许多情况下应进行主动或少数样本学习而非纯粹的异常检测
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