Le facteur d'isolation local (LOF)

Introduction à la détection d'anomalies en R

Alastair Rushworth

Data Scientist

Bilan de la distance kNN

Anomalies globales vs locales

Introduction à la détection d'anomalies en R

Calcul du LOF

Obtenir le LOF pour les données de meubles

library(dbscan)
furniture_lof <- lof(scale(furniture), k = 5)

Afficher les scores

furniture_lof[1:10]

[1] 1.0649669 1.1071205 0.9980290 1.0392385 0.9725305
[6] 1.1933199 1.3210459 1.1409659 1.0613144 1.0805445
Introduction à la détection d'anomalies en R

Interpréter le LOF

Le LOF est un ratio de densités

  • LOF $> 1$ plus susceptible d'être anormal
  • LOF $\le 1$ moins susceptible d'être anormal

 

De grands LOF indiquent des points plus isolés

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Visualiser le LOF

furniture$score_lof <- furniture_lof

plot(Width ~ Height, data = furniture, cex = score_lof, pch = 20)

Introduction à la détection d'anomalies en R

Passons à la pratique !

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