数据人必知的5个异常值检测小技巧,你用过哪个?
1、接着 ，局部离群因子（LOF）是一种基于局部区域的异常检测方法 。它通过比较焦点数据点与其邻域的局部密度来识别异常值 。焦点点的局部密度较低 ，说明它在空间中孤立，可能是异常值。参数K决定了邻域内点的数量 ，其取值范围为0到数据点总数 。LOF值越大 ，表明数据点越可能为异常值 。
2 、先验知识法基于已知的数据范围，如CTR通常应在0%至100%之间。3倍标准差法适用于正态分布的数据，超出±3倍标准差的值被视为异常。箱型图则通过查看数据点在上下边缘之外来识别异常值 。处理异常值的方法包括删除 、修正和分箱法 。
3、识别异常值 ，箱形图提供了直观的方法。箱形图 ，又名四分位数图，通过描绘数据的分布情况 ，清晰地显示了数据的四分位数范围 。Tukeys test ，一个基于四分位数的统计方法，通过计算数据的上四分位数（Q3）和下四分位数（Q1） ，再加减5倍的四分位距（IQR） ，来确定可能的异常值区域 。
什么是异常检测方法,有什么优缺点?
1 、其优点是可检测到未知的入侵和更为复杂的入侵，缺点是误报 、漏报率高 ，且不适应用户正常行为的突然改变。
2、异常检测方法的优缺点： 优点： 及时发现潜在问题：能够识别出与正常模式不同的数据样本 ，对于金融欺诈、网络安全等领域具有重要意义 。 提高决策效率：通过自动化检测，减少人工审查的工作量 ，提高决策速度 。 缺点： 参数设置敏感：参数设置对检测结果有显著影响 ，需要精细调整。
3 、异常检测识别与正常模式不同的数据样本，广泛应用于金融 、网络安全等领域 。优点在于及时发现潜在问题，提高决策效率 。缺点在于参数设置敏感 ，易受噪声影响 ，需持续优化。综上所述，无监督学习方法各有优缺点 ，选择与应用需根据具体任务与数据特性进行综合考虑 。
4、降维方法PCA：通过特征值分解判断异常 ，也可通过重构误差检测 。AutoEncoder：非线性降维，基于重构误差检测异常 ，属于有监督学习。 分类方法One-Class SVM：无监督学习 ，通过圈出正例并检测圈外点作为异常。 预测方法时间序列异常检测：通过预测误差识别时序数据中的异常 。
14种异常检测方法总结
树方法Isolation Forest （iForest）：通过随机分割数据，异常样本快速孤立 ，异常分数越小越异常 。 降维方法PCA：通过特征值分解判断异常 ，也可通过重构误差检测。AutoEncoder：非线性降维，基于重构误差检测异常 ，属于有监督学习 。 分类方法One-Class SVM：无监督学习 ，通过圈出正例并检测圈外点作为异常 。 预测方法时间序列异常检测：通过预测误差识别时序数据中的异常。
这篇文章汇总了14种常见的数据异常值检测方法，包括但不限于分布方法 、距离方法 、密度方法、聚类方法 、树方法 、降维方法和预测方法 。具体来说：分布方法：如3sigma准则、Z-score分析和箱线图，基于正态分布或四分位距检测异常值 。
同比（chain）方法关注数据的周期性 ，取过去14天同一时刻的数据作为参考值。通过静态阈值方法判断输入是否异常 ，即判断数据是否突增或突减 。实际应用中，阈值设定需根据经验调整 ，取平均值通常是一个有效策略 。同比振幅（CA）方法用于检测周期性数据的异常。
给定同构的ID数据 ，最直接的方法是1）基于密度的方法，这些方法估计ID的密度 ，拒绝那些偏离估计的OOD的测试样本 。其他的方法包括：2）依靠图片重构的质量来识别异常样本 ，3）直接学习一个决策边界来区分ID和OOD样本，4）基于距离的方法 ，5）基于元学习的方法 。
异常检测算法：本文的异常流量检测过程分为建模阶段 、检测阶段和评估阶段。在建模阶段 ，采用滑动时间窗口建模，将当前时刻前的72个样本作为建模空间 ，这72个样本的数据构成了一个数据矩阵X。
异常检测算法的验证是通过实证研究的关键 ，本文聚焦于30种算法在57个基准数据集上的性能评估，重点关注tabular数据的异常检测 。研究覆盖了有监督（9种） 、半监督（7种）和无监督（14种）方法，以及面对标签信息、异常类型多样性和数据噪声等情况下的表现 。
异常检测有哪些主要的分析方法?
概率统计方法 在基于异常检测技术的IDS中应用最早也是最多的一种方法。首先要对系统或用户的行为按照一定的时间间隔进行采样 ，样本的内容包括每个会话的登录 、退出情况 ，CPU和内存的占用情况，硬盘等存储介质的使用情况等 。
聚类算法（如k-Means 、DBSCAN）可以将交易数据分组 ，通过分析每个簇的特征来识别异常点 。在量化交易中 ，聚类分析有助于发现交易数据的潜在结构和异常模式。图神经网络（GNN）：GNN用于分析账户关联网络，能够识别协同操纵等复杂异常行为 。在量化交易中 ，GNN有助于发现隐藏在复杂交易网络中的异常行为 。
异常检测算法主要包括以下几种： 传统时间序列异常检测方法 针对性：传统方法通常是针对特定场景设计的 ，适用于特定的异常检测需求。 局限性：依赖于对数据的先验知识和特定场景的假设 。
数据分析师在进行异常检测时，常用的基于统计学的方法主要有以下几种： 3Sigma 原理：基于正态分布的特性 ，认为数据点落在范围外的概率极低 ，因此被视为异常 。 局限性：假设数据近似正态分布，对异常点敏感 ，且仅适用于单维数据。
线性方法（矩阵分解和PCA降维）基于矩阵分解的异常点检测方法通过主成分分析寻找异常点 ，异常点在重构后的误差相对较大 。分布 1 相对熵（KL散度）：比较基准流量和待检测流量的特征分布差异 。2 卡方检验：检测特征分布是否显著不同。
本文来自作者[冯宇宇]投稿，不代表安徽策御达禄立场，如若转载，请注明出处：https://ao9.cc/ao9cc/13717.html
评论列表（4条）
我是安徽策御达禄的签约作者“冯宇宇”！
希望本篇文章《异常检测（异常检测英文）（异常检测英文）异常检测》能对你有所帮助！
本站[安徽策御达禄]内容主要涵盖：安徽策御达禄
本文概览：数据人必知的5个异常值检测小技巧,你用过哪个?1、接着，局部离群因子（LOF）是一种基于局部区域的异常检测方法...