or
Ця вправа є частиною курсу
У цьому розділі розглядаються техніки виявлення викидів в 1-вимірних даних за допомогою гістограм, точкових діаграм, коробкових діаграм, z-оцінок і модифікованих z-оцінок.
У цьому розділі ви детально розберете, як працює алгоритм Isolation Forest. Дослідите, як будуються Isolation Trees, основні параметри IForest у PyOD і як їх налаштовувати, а також як інтерпретувати результат IForest за допомогою ймовірнісних оцінок викидів.
Після деревного класифікатора викидів ви ознайомитеся з класом детекторів на основі відстані та щільності. Класифікатори KNN і Local Outlier Factor довели свою високу ефективність у цій сфері, і ви навчитеся їх використовувати.
У цьому розділі ви навчитеся виконувати виявлення аномалій у часових рядах і робити прогнози більш стабільними та надійними за допомогою ансамблів викидів.
Поточна вправа