❗ 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.
❗ 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.
Cryptoassets enthusiasts use this application for their trade activities, and they may make donations for this cause.If somehow Telegram do run out of money to sustain themselves they will probably introduce some features that will not hinder the rudimentary principle of Telegram but provide users with enhanced and enriched experience. This could be similar to features where characters can be customized in a game which directly do not affect the in-game strategies but add to the experience.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from ru
