Howtosignalprocessing
- Welcher der Anwendung kann zur Erkennung von Anomalie verwendet werden??
- Was sind die Eigenschaften der Anomalie -Erkennung?
- Wie aktiviere ich die Erkennung von Anomalie?
- Was sind die Datentypen der Anomalieerkennung??
Welcher der Anwendung kann zur Erkennung von Anomalie verwendet werden??
Pyod ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, die speziell zur Erkennung von Anomalie entwickelt wurde. Scikit-Learn ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, die Funktionalität entwickelt hat, um eine unbeaufsichtigte Anomalie-Erkennung zu erhalten.
Was sind die Eigenschaften der Anomalie -Erkennung?
Die Erkennung von Anomalie bezieht sich auf das Problem, Muster in Daten zu finden, die nicht dem erwarteten Verhalten entsprechen. Diese nicht konformen Muster werden häufig als Anomalien, Ausreißer, nicht übereinstimmende Beobachtungen, Ausnahmen, Aberrationen, Überraschungen, Besonderheiten oder Verunreinigungen in verschiedenen Anwendungsbereichen bezeichnet [2].
Wie aktiviere ich die Erkennung von Anomalie?
Sie können die Erkennung von Anomalie aktivieren, indem Sie das Diagramm auswählen und die Option „Anomalien finden“ im Analysebereich hinzufügen. Schauen wir uns beispielsweise dieses Diagramm an, das den Umsatz im Laufe der Zeit zeigt. Das Hinzufügen der Anomalieerkennung bereichert das Diagramm automatisch mit Anomalien und dem erwarteten Wertebereich.
Was sind die Datentypen der Anomalieerkennung??
Es gibt drei Hauptklassen von Anomalie-Detektionstechniken: unbeaufsichtigt, semi-vorträglich und überwacht und beaufsichtigt. Im Wesentlichen hängt die korrekte Anomalie -Erkennungsmethode von den verfügbaren Etiketten im Datensatz ab.
