ПОИСК АНОМАЛИЙ В ДАННЫХ PYTHON
Поиск аномалий в данных является важной задачей в анализе данных. В Python для этой задачи существует множество библиотек, таких как NumPy, Pandas, Scikit-Learn и другие.
Одним из способов обнаружения аномалий в данных является использование методов статистического анализа, таких как стандартное отклонение, z-оценка и межквартильный размах.
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import IsolationForest
data = pd.read_csv('data.csv')
X_train = data.drop('target', axis=1)
clf = IsolationForest(n_estimators=100, contamination=0.01)
clf.fit(X_train)
anomalies = clf.predict(X_train)
Пример кода показывает использование библиотеки Scikit-Learn и ее реализации метода Isolation Forest для поиска аномалий в данных.
Еще одним способом обнаружения аномалий является машинное обучение, в частности, алгоритмы обнаружения выбросов (Outlier detection), такие как One-Class SVM и Local Outlier Factor (LOF).
В целом, выбор метода для обнаружения аномалий зависит от характеристик данных и задачи, поэтому важно тестировать различные методы и выбирать наиболее эффективный в конкретной ситуации.
Задача поиска аномалий
Предобработка данных
Поиск аномалий в данных // Демо-занятие курса «Machine Learning. Professional»
Поиск аномалий в данных // Демо-занятие курса «Machine Learning. Базовый курс»
Deep Learning: 7. Обнаружение аномалий в данных
Я сделал игру, которая играет сама в себя!) - Нейроэволюция на Python
18 Метод KNN (Метод K-ближайших соседей) для выявления аномалий в данных
Новые материалы:
- Python многоклассовая классификация
- Django сброс пароля
- Начинающий python программист
- Python 3.9 скачать
- Присваивание в python
- Как посчитать количество нулей в числе python
- Напишите программу для расчета по двум формулам python
- Финам api python
- Фильтр маджвика python
- Ошибка проверки csrf запрос отклонен django
- Python пользовательские типы данных
- Python как вывести название переменной
- Python не обновляется pip
- Etl на python
- Python tkinter treeview ширина столбца