异常检测中的阳性类别是什么？

Question

当前，我尝试使用python中的scikit-learn实现异常检测算法。我将数据集重新标记为：异常值（正常实例）被标记为1，而异常值（异常实例）被标记为-1（来自https://scikit-learn.org/stable/modules/outlier_detection.html）

对于precision_score，precision_score，recall_score和f1_score的计算，当我设置pos_label = 1或pos_label = -1时得到不同的值。

那么在异常检测的背景下，阳性类别的标签是什么？1或-1？

Answer 1

您有兴趣查找哪些样本是异常值。那么，正类是离群值。

注意：通常，您应该尝试提高召回率，而不是准确性得分，因为您需要减少误报（预测异常值是一个异常值）