ยินดีด้วย!

การตรวจจับความผิดปกติใน Python

Bekhruz (Bex) Tuychiev

Kaggle Master, Data Science Content Creator

สรุปบทที่ 1-2

  • บทที่ 1 - การตรวจจับค่าผิดปกติแบบตัวแปรเดียว:
    • วิธีการแบบภาพ
    • Median Absolute Deviation ของ pyod
  • บทที่ 2 - Isolation Forest:
    • IForest ของ pyod
    • iTrees
    • การใช้ค่าความน่าจะเป็นของค่าผิดปกติ
การตรวจจับความผิดปกติใน Python

สรุปบทที่ 3-4

  • บทที่ 3 - อัลกอริทึมแบบระยะทางและความหนาแน่น:
    • KNN สำหรับการตรวจจับค่าผิดปกติ
    • QuantileTransformer สำหรับการ normalization
    • อัลกอริทึม Local Outlier Factor
  • บทที่ 4 - ค่าผิดปกติในอนุกรมเวลาและ outlier ensembles:
    • การแยกองค์ประกอบอนุกรมเวลา
    • การตรวจจับค่าผิดปกติในอนุกรมเวลาจาก residuals
    • การสร้าง outlier ensembles ด้วยตนเอง
    • วิธีจัดการกับค่าผิดปกติที่พบ
การตรวจจับความผิดปกติใน Python

ขอบคุณ!

การตรวจจับความผิดปกติใน Python

Preparing Video For Download...