Deteksi Anomali dalam Analisis Data Anda

Nilai ekstrem atau anomali terdapat hampir di setiap dataset, dan sangat penting untuk mendeteksinya dan mengatasinya sebelum melanjutkan analisis statistik. Jika dibiarkan tanpa penanganan, anomali dapat dengan mudah mengganggu analisis Anda dan memengaruhi kinerja model pembelajaran mesin.

Pelajari cara menggunakan estimator seperti Isolation Forest dan Local Outlier Factor.

Dalam kursus ini, Anda akan memanfaatkan Python untuk mengimplementasikan berbagai metode deteksi anomali. Anda akan dapat mengidentifikasi nilai ekstrem secara visual dan menggunakan teknik statistik yang teruji seperti Median Absolute Deviation (MAD) untuk dataset univariat. Untuk data multivariat, Anda akan belajar menggunakan estimator seperti Isolation Forest, k-Nearest-Neighbors, dan Local Outlier Factor. Anda juga akan belajar cara menggabungkan beberapa klasifikasi outlier menjadi estimator akhir berisiko rendah. Anda akan mendapatkan alat penting dalam bidang data science: deteksi anomali dengan Python.

Perluas Perangkat Statistik Python Anda

Deteksi anomali yang lebih baik berarti pemahaman yang lebih baik terhadap data Anda, dan khususnya, analisis akar masalah yang lebih baik serta komunikasi yang lebih baik terkait perilaku sistem. Menambahkan keterampilan ini ke dalam keterampilan Python yang sudah Anda miliki akan membantu Anda dalam membersihkan data, mendeteksi penipuan, dan mengidentifikasi gangguan sistem.

Parameter terpenting pada IForest

Deteksi Anomali dengan Python

Latihan interaktif praktis