Обнаружение аномалий с помощью леса изоляции — контекстные аномалии скачать в хорошем качестве

Обнаружение аномалий с помощью леса изоляции — контекстные аномалии

#наукаоданных #машинноеобучение #аномалия Вы можете посмотреть мои другие видео о выявлении аномалий здесь:    • Anomaly Detection   Изолирующий лес — это алгоритм обучения без учителя для выявления аномалий, работающий по принципу изоляции аномалий, а не по принципу профилирования нормальных точек. В статистике аномалия (также известная как выброс) — это наблюдение или событие, которое настолько сильно отклоняется от других событий, что возникает подозрение, что оно вызвано другим средним значением. Точка данных считается глобальным выбросом, если её значение значительно выходит за пределы всего набора данных, в котором она обнаружена. Точка данных считается контекстным выбросом, если её значение значительно отклоняется от остальных точек данных в том же контексте. Обратите внимание, что это означает, что одно и то же значение не может считаться выбросом, если оно возникло в другом контексте.