Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

Какие вы знаете автоматические способы обнаружения выбросов в датасете?

Вот несколько подходов:

▪️Isolation forest

Метод базируется на алгоритме случайного леса. Его основная идея заключается в том, что выбросы легче изолировать от остальных данных, чем нормальные объекты. В процессе работы алгоритм строит деревья, случайно разделяя данные. Выбросы, как правило, изолируются за меньшее число шагов. В результате каждому объекту присваивается скор от 0 до 1, где значения, близкие к 1, указывают на возможные выбросы, а значения, близкие к 0, означают нормальные данные.

▪️Local Outlier Factor (LOF)

Этот метод оценивает, насколько плотно объект окружен своими соседями по сравнению с плотностью соседей вокруг других объектов. Если плотность точки значительно меньше, чем у её соседей, то точка считается выбросом.

▪️Расстояние Махаланобиса

Этот метод измеряет расстояние между точкой и средним значением распределения, принимая во внимание ковариацию данных. Точки, находящиеся далеко от центра распределения, но с учётом их корреляции с другими признаками, могут быть идентифицированы как выбросы.

#машинное_обучение
#данные

www.tg-me.com/in/Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований/com.ds_interview_lib/639

1.7K viewsOct 17, 2024 at 13:02

Какие вы знаете автоматические способы обнаружения выбросов в датасете?

Вот несколько подходов:

▪️Isolation forest

Метод базируется на алгоритме случайного леса. Его основная идея заключается в том, что выбросы легче изолировать от остальных данных, чем нормальные объекты. В процессе работы алгоритм строит деревья, случайно разделяя данные. Выбросы, как правило, изолируются за меньшее число шагов. В результате каждому объекту присваивается скор от 0 до 1, где значения, близкие к 1, указывают на возможные выбросы, а значения, близкие к 0, означают нормальные данные.

▪️Local Outlier Factor (LOF)

Этот метод оценивает, насколько плотно объект окружен своими соседями по сравнению с плотностью соседей вокруг других объектов. Если плотность точки значительно меньше, чем у её соседей, то точка считается выбросом.

▪️Расстояние Махаланобиса

Этот метод измеряет расстояние между точкой и средним значением распределения, принимая во внимание ковариацию данных. Точки, находящиеся далеко от центра распределения, но с учётом их корреляции с другими признаками, могут быть идентифицированы как выбросы.

#машинное_обучение
#данные

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований