正常からのずれの度合い。 $\newcommand{\bm}[1]{\boldsymbol{#1}}$ ## ラベルつきデータの場合 $D$は訓練データ。 $ a(\bm{x}) = -\ln\frac{p(\bm{x'}|y=1,D)}{ p(\bm{x'}|y=0,D)} $ 密度比、または尤度比で異常度を定義している。 [[ネイマン・ピアソン決定則]] ## ラベルなしデータの場合 正常時の確率分布$p(\bm{x})$が与えられ、 観測値$\bm{x'}$についての一つの自然な異常度$a(\bm{x'})$として $ a(\bm{x}) = -\ln p(\bm{x'}) $ を採用できる。lnは自然対数。マイナスは、出現確率が小さいところにきた観測値に高い異常度を与えられる。（[[情報理論]]における[[シャノン情報量]]と同じ） ![[Pasted image 20220120211852.png]] （[1章：異常検知・変化検知の基本的な考え方 – Takala's Memory](https://takala.tokyo/takala_wp/2018/12/02/770/), 2018. に掲載された図を複製して引用。