or
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Bu bölüm, histogramlar, saçılım grafikleri, kutu grafikleri, z-skorları ve değiştirilmiş z-skorları kullanarak tek boyutlu verilerde aykırı değerleri tespit etme tekniklerini kapsar.
Bu bölümde, Isolation Forest algoritmasının nasıl çalıştığının tüm ayrıntılarını öğreneceksin. Isolation Trees’in nasıl kurulduğunu, PyOD’un IForest’inin temel parametrelerini ve bunların nasıl ayarlanacağını keşfet ve IForest çıktısını aykırı değer olasılık skorlarını kullanarak nasıl yorumlayacağını öğren.
Ağaç tabanlı bir aykırı değer sınıflandırıcısından sonra, mesafe ve yoğunluk tabanlı bir dedektör sınıfını keşfedeceksin. KNN ve Local Outlier Factor sınıflandırıcılarının bu alanda oldukça etkili olduğu kanıtlanmıştır ve bunları nasıl kullanacağını öğreneceksin.
Bu bölümde, zaman serisi veri kümelerinde anomali tespiti yapmayı ve aykırı değer ansamblları kullanarak tahminlerini daha istikrarlı ve güvenilir hale getirmeyi öğreneceksin.
Geçerli egzersiz