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.
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
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
Telegram today rolling out an update which brings with it several new features.The update also adds interactive emoji. When you send one of the select animated emoji in chat, you can now tap on it to initiate a full screen animation. The update also adds interactive emoji. When you send one of the select animated emoji in chat, you can now tap on it to initiate a full screen animation. This is then visible to you or anyone else who's also present in chat at the moment. The animations are also accompanied by vibrations. This is then visible to you or anyone else who's also present in chat at the moment. The animations are also accompanied by vibrations.
That growth environment will include rising inflation and interest rates. Those upward shifts naturally accompany healthy growth periods as the demand for resources, products and services rise. Importantly, the Federal Reserve has laid out the rationale for not interfering with that natural growth transition.It's not exactly a fad, but there is a widespread willingness to pay up for a growth story. Classic fundamental analysis takes a back seat. Even negative earnings are ignored. In fact, positive earnings seem to be a limiting measure, producing the question, "Is that all you've got?" The preference is a vision of untold riches when the exciting story plays out as expected.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from ua
