一文读懂!异常检测全攻略!从统计方法到机器学习 ⛵

作者&投稿:局岭 (若有异议请与网页底部的电邮联系)
~ 异常检测全解析:从统计到机器学习的实战指南

异常值的发现是数据分析的关键步骤,本文深入剖析了单变量和多变量异常检测的两种主要方法:统计方法和机器学习模型。首先,我们接触了传统的统计手段,如通过四分位距和标准差来识别离群值。接着,我们步入前沿技术领域,了解了孤立森林、DBSCAN和LOF等机器学习模型,它们分别通过孤立点、密度聚类和局部密度偏差来识别异常点。

异常值的检测不仅关注数据集中偏离常态的点,还可能源自自然偏差、欺诈行为或系统错误。在处理数据之前进行异常值检测至关重要,因为它对后续的统计分析和机器学习模型训练有直接影响。

通过 ShowMeAI的文章,你可以学习如何使用实际数据集,如来自UCI的Glass Identification数据集,进行异常值检测的实战操作。从单变量的箱线图分析,到多变量的主成分分析(PCA)降维,我们展示了在不同场景下识别异常值的步骤。

无论是标准差法的3σ规则,还是IQR方法的定义,都提供了直观的单变量异常识别方法。而多变量中,孤立森林算法、DBSCAN和LOF则展示了如何在高维空间中捕捉异常。通过这些工具,我们能更全面地识别并理解数据中的异常情况。

要深入了解这些技术,建议查阅ShowMeAI的相关教程和资源,包括数据分析入门、Seaborn数据可视化以及机器学习降维的讲解。通过实践和理解,你将能娴熟地应用这些异常检测技巧。


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