본 연구는 머신러닝 모델을 머신러닝 기술로 분류하는 새로운 시도입니다. 원클래스 분류(OCC) 모델을 정규성 순위로 표현하고 최근접 이웃 및 순위 상관관계 지표를 활용하여 분류합니다. 실험 결과, 학습 데이터셋에 따라 클래스 레이블이 주어지면 높은 정확도를 달성했습니다.
다양한 알고리즘과 하이퍼파라미터를 가진 OCC 모델을 분류할 수 있으며, 이는 데이터셋 분류와 본질적으로 동일한 문제임을 강조합니다.
수면 기록 데이터셋을 활용한 분류 실험을 통해 OCC 모델, 데이터셋, 순위를 통합적으로 분류하는 방법을 제시하며, 공개 GitHub 저장소에서 소스 코드를 확인할 수 있습니다.