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
China’s stock markets are some of the largest in the world, with total market capitalization reaching RMB 79 trillion (US$12.2 trillion) in 2020. China’s stock markets are seen as a crucial tool for driving economic growth, in particular for financing the country’s rapidly growing high-tech sectors.Although traditionally closed off to overseas investors, China’s financial markets have gradually been loosening restrictions over the past couple of decades. At the same time, reforms have sought to make it easier for Chinese companies to list on onshore stock exchanges, and new programs have been launched in attempts to lure some of China’s most coveted overseas-listed companies back to the country.
How Does Telegram Make Money?
Telegram is a free app and runs on donations. According to a blog on the telegram: We believe in fast and secure messaging that is also 100% free. Pavel Durov, who shares our vision, supplied Telegram with a generous donation, so we have quite enough money for the time being. If Telegram runs out, we will introduce non-essential paid options to support the infrastructure and finance developer salaries. But making profits will never be an end-goal for Telegram.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from us
