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Détection d’anomalies en Python

Bekhruz (Bex) Tuychiev

Kaggle Master, Data Science Content Creator

Récapitulatif chapitres 1-2

  • Chapitre 1 - détection univariée des valeurs aberrantes :
    • Méthodes visuelles
    • Median Absolute Deviation de pyod
  • Chapitre 2 - Isolation Forest :
    • IForest de pyod
    • iTrees
    • Utiliser les probabilités d'anomalie
Détection d’anomalies en Python

Récapitulatif chapitres 3-4

  • Chapitre 3 - algorithmes basés sur la distance et la densité :
    • KNN pour détecter les valeurs aberrantes
    • QuantileTransformer pour la normalisation
    • Algorithme Local Outlier Factor
  • Chapitre 4 - anomalies de séries temporelles et ensembles d'outliers :
    • Décomposition de séries temporelles
    • Détection d'outliers dans les séries à partir des résidus
    • Construire des ensembles d'outliers manuellement
    • Que faire des outliers trouvés ?
Détection d’anomalies en Python

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Détection d’anomalies en Python

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