Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

❗ В чем недостатки методов обнаружения аномалий на основе плотности

Методы, такие как Local Outlier Factor (LOF), определяют аномалии по плотности данных, но сталкиваются с рядом проблем:

🔹 Проклятие размерности — в многомерных данных плотность теряет смысл.
🔹 Чувствительность к параметрам — требуется точная настройка гиперпараметров.
🔹 Сложности с разными кластерами — могут ошибаться при разной плотности данных.
🔹 Высокая вычислительная сложность — плохо масштабируются на больших данных.
🔹 Ограниченная интерпретируемость — трудно объяснить, почему точка считается выбросом.

Библиотека собеса по Data Science

www.tg-me.com/ms/Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований/com.ds_interview_lib/889

1.0K viewsMar 21 at 18:02

❗ В чем недостатки методов обнаружения аномалий на основе плотности

Методы, такие как Local Outlier Factor (LOF), определяют аномалии по плотности данных, но сталкиваются с рядом проблем:

🔹 Проклятие размерности — в многомерных данных плотность теряет смысл.
🔹 Чувствительность к параметрам — требуется точная настройка гиперпараметров.
🔹 Сложности с разными кластерами — могут ошибаться при разной плотности данных.
🔹 Высокая вычислительная сложность — плохо масштабируются на больших данных.
🔹 Ограниченная интерпретируемость — трудно объяснить, почему точка считается выбросом.

Библиотека собеса по Data Science

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований