手机浏览器扫描二维码访问
在异常检测中,常用的缺陷模式可以帮助我们识别和理解数据中可能存在的异常。以下是一些常用的缺陷模式,它们可以根据数据的特性和分析的目标进行选择和应用:
基于统计的缺陷模式:
Z-score或Z-test:适用于服从正态分布的数据集。通过计算每个数据点的Z-score,并与设定的阈值进行比较,来识别异常值。
四分位数法:使用IQR(四分位距)定义数据的正常范围,并将超出此范围的数据点视为异常值。这种方法简单有效,适用于各种分布类型的数据。
基于距离的缺陷模式:
局部离群因子(LOF):通过比较每个数据点与其邻域内其他数据点的局部密度来判断其是否为异常点。LOF值越高,数据点越可能是异常点。这种方法适用于局部区域空间问题,但在高维数据情况下效率较低。
基于模型的缺陷模式:
无监督学习方法:如聚类算法,可以识别出不属于任何主要聚类的数据点作为异常值。这种方法在数据量大、特征维度较高的情况下可能效率较低。
有监督学习方法:利用标记了标签的缺陷数据训练模型,然后使用该模型来检测新的异常数据。这种方法需要一定的标注数据,但可以提供较高的检测精度。
基于规则的缺陷模式:
根据领域知识或业务规则设定阈值或条件,将不满足这些规则的数据点视为异常值。这种方法简单直接,但需要足够的领域知识和经验来设定合适的规则。
基于时间序列的缺陷模式:
对于时间序列数据,可以使用趋势分析、季节性分析等方法来识别异常点。例如,通过比较数据点与历史数据的平均值、中位数等统计量来识别异常值。
基于图形的缺陷模式:
使用可视化工具(如箱线图、散点图等)来直观地展示数据的分布和异常点。这种方法可以帮助我们快速识别数据中的异常模式。
归纳起来,选择适当的缺陷模式取决于数据的特性、分析的目标、资源的限制以及业务背景。在实际应用中,我们可能需要结合多种缺陷模式来综合判断数据中的异常情况,以提高异常检测的准确性和效率。
在选择缺陷模式以进行异常检测时,确实需要充分考虑数据的类别和分布。以下是一些关键的考虑因素,以及如何根据这些因素来选择适合的缺陷模式:
一、数据的类别
结构化数据:
结构化数据通常具有明确的字段和格式,如数据库中的表格数据。
推荐方法:基于统计的缺陷模式(如Z-score、四分位数法)、基于模型的缺陷模式(如使用机器学习模型)。
非结构化数据:
说好断绝关系,你们后悔算什么? 我的亲奶野奶和后奶 欢欢喜喜做神仙 英雄联盟:契约联盟全集 狗特务瑟瑟发抖,我大开杀戒 洪荒:我二弟天下无敌 [名柯同人] 在黑衣组织和松田恋爱 漫威:古一找上门,响雷保熟吗? 渣了腹黑女后 继承灭灵师力量的我变成了女生 智怪源形 仙道总裁的逆天护花使者 农村趣闻 我改嫁渣男他叔后,婆家娘家全慌了 我成佛后诡异复苏? 刚上大一,辈分老祖爷,全村磕头 娱乐:混在娱乐圈边缘的日常 赌石为皇,鉴宝为王 开局穿越星河战队:建立诸天帝国 相府嫡女与侯府家的傻子
流氓少爷实际上就是流氓少爷尘世游只不过作者名字不同,但至尊包不同和至尊风流就是同一个人,流氓少爷已经完本了,但两本书基本是一样的,只是章节数字不同而以。所以就同时把两书的章节数字标出此书记录S省富家少爷夏丰银玩转都市,风流逍遥的过程,全书以YY为主,以使读者浴血沸腾为目标,那些自命清高者可以不看!没有最淫荡,只有更淫荡!要想成淫才,快到此处来...
穿越成为火影中的奈良鹿丸!因穿越加上‘星’的能力,精神力强大到惊粟!觉醒血继限界‘影瞳’!ltBRgt先是小小的复制一套影忍法!再觉醒万花筒,剥夺影子!强者尾兽的影子一个也不放过,佐助更是憋屈的挂掉!大小美女更是一个也不放过…...
龙血部队兵王狂龙因违反规定,被迫回到中海。本想低调做人,却偶遇美女总裁让自己睡了她,哪知道被卷入一场莫名的争斗,成为了她的贴身保镖。叶轻狂从此龙入花海,身边美女如云,但也麻烦不断读者群527212401...
他是绝世炼丹天才,因生来不能修炼武道,遭到自己最亲近的女人背叛杀害,转世重生于一个被人欺凌的废材少年身上。废材?天才?笑话,这万界内没人比他杨辰更了解培养天才!武道?丹道?双修又有何难!成就妖孽之道一路逆袭!极我逸才铸神体,荡尽不平!以我璀华炼仙丹,万界颤抖!...
我是空间的旅人,时间的行者我追逐真理,寻觅起源我行走诸天,求真万界我是传道者,亦是冒险家。另外,我真的很凶,超凶(看封面)!声明1本书尽量走合理认知世界的路线,有自己的观点设定,不喜勿扰!声明2本书中的内容并不真科学,并不全合理,因为没有实际基础,纯属作者菌的蘑菇想法,作者也写不出全无bug的小说。...
人无耻则无畏,人至贱则无敌!谁说盖世枭雄必需得霸气十足?谁说无耻贱圣踏不得七彩祥云?谁说此般少年不能争天命,演修罗,替天行道?(QQ书友群313310371)...