Features standardisieren

Es ist wichtig, die Feature-Eingaben für die kNN-Distanzberechnung mit der Funktion scale() zu standardisieren. Standardisierung stellt sicher, dass Features mit großem Mittelwert oder großer Varianz den kNN-Distanzwert nicht übermäßig beeinflussen.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Einführung in die Anomalieerkennung in R</Kurs>

Übungsanweisungen

Wende die Funktion summary() auf die wine-Daten an, um Mittelwert, Minimum und Maximum für pH und alcohol zu berechnen.
Verwende die Funktion scale(), um eine standardisierte Version der wine-Daten namens wine_scaled zu erstellen.
Wende die Funktion summary() auf wine_scaled an, um zu prüfen, dass sich Mittelwerte und Wertebereiche geändert haben.

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Without standardization, features have different scales
summary(wine)

# Standardize the wine columns
wine_scaled <- ___

# Standardized features have similar means and quartiles
___(___)

Code bearbeiten und ausführen

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Einführung in die Anomalieerkennung in R</Kurs>

Mittlere SchwierigkeitSchwierigkeitsgrad

4.8+

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In diesem Kapitel lernst du, wie numerische und grafische Zusammenfassungen genutzt werden können, um informell zu beurteilen, ob Daten ungewöhnliche Punkte enthalten. Du verwendest ein statistisches Verfahren namens Grubbs-Test, um zu prüfen, ob ein Punkt ein Ausreißer ist, und lernst den Seasonal-Hybrid-ESD-Algorithmus kennen, der hilft, Ausreißer zu identifizieren, wenn es sich bei den Daten um eine Zeitreihe handelt.

Exercise 1: Was meinen wir, wenn wir von Anomalien sprechen?Exercise 2: Anomalietypen erkennen Exercise 3: Erkunde die Fluss-Nitratdaten Exercise 4: Extreme mit dem Grubbs-Test prüfen Exercise 5: Visuelle Prüfung auf Normalverteilung Exercise 6: Grubbs-Test Exercise 7: Mehrere Ausreißer mit dem Grubbs-Test aufspüren Exercise 8: Auffälligkeiten in Zeitreihen Exercise 9: Visuelle Beurteilung von Saisonalität Exercise 10: Seasonal Hybrid ESD-Algorithmus Exercise 11: Seasonal-Hybrid-ESD-Ausgabe interpretieren Exercise 12: Seasonal-Hybrid ESD versus Grubbs’ Test

In diesem Kapitel lernst du, wie du die Distanz der k-nächsten Nachbarn und den Local Outlier Factor berechnest, mit denen kontinuierliche Anomalie-Scores für jeden Datenpunkt erstellt werden, wenn die Daten mehrere Merkmale haben. Du lernst den Unterschied zwischen lokalen und globalen Anomalien und wie die beiden Algorithmen in jedem Fall helfen können.

Exercise 1: k-nächste-Nachbarn-Distanz-Score Exercise 2: Wein erkunden Exercise 3: kNN-Distanzmatrix Exercise 4: kNN-Distanz-Score Exercise 5: kNN-Distanz visualisieren Exercise 6: Features standardisieren

Aktuelle Übung

Exercise 7: Den kNN-Score anhängen Exercise 8: kNN-Distanz-Score visualisieren Exercise 9: Local Outlier Factor Exercise 10: LOF-Berechnung Exercise 11: LOF-Visualisierung Exercise 12: LOF vs. kNN

Die Distanz der k-nächsten Nachbarn und der Local Outlier Factor nutzen die Distanz bzw. relative Dichte der nächsten Nachbarn, um jeden Punkt zu bewerten. In diesem Kapitel erkundest du einen alternativen, baumbasierten Ansatz namens Isolation Forest, eine schnelle und robuste Methode zur Erkennung von Anomalien, die misst, wie leicht Punkte getrennt werden können, indem die Daten zufällig in immer kleinere Bereiche aufgeteilt werden.

Exercise 1: Isolation Trees Exercise 2: Mit einem Isolation Tree fitten und vorhersagen Exercise 3: Interpretation von Scores Exercise 4: Isolation Forest Exercise 5: Einen Isolation Forest fitten Exercise 6: Konvergenz prüfen Exercise 7: Den Isolation Score visualisieren Exercise 8: Ein Raster von Punkten Exercise 9: Vorhersage über einem Raster Exercise 10: Anomalie-Konturen

Du hast nun einige verschiedene Algorithmen für Anomalie-Scores kennengelernt. In diesem letzten Kapitel erfährst du, wie du die Erkennungsleistung der Algorithmen vergleichst, wenn gelabelte Anomalien verfügbar sind. Du lernst, Präzision und Recall für einen Anomalie-Score zu berechnen und zu interpretieren, und wie du die Algorithmen anpasst, damit sie auch Daten mit kategorialen Merkmalen verarbeiten können.

Exercise 1: Gelabelte Anomalien Exercise 2: Schilddrüsen-Daten Exercise 3: Schilddrüsenerkrankung visualisieren Exercise 4: Anomalie-Score Exercise 5: Leistung messen Exercise 6: Binärisierte Scores Exercise 7: Kreuztabelle für binäre Scores Exercise 8: Präzision und Recall bei Schilddrüse Exercise 9: Umgang mit kategorialen Merkmalen Exercise 10: Zeichen in Faktor umwandeln Exercise 11: Isolation Forest mit Faktoren Exercise 12: LOF mit Faktoren Exercise 13: Zusammenfassung