Искусственный интеллект. Машинное обучение. Джейд Картер

размахам от верхнего и нижнего квартилей. Это расстояние определяет "усы" как участок данных, который считается разумным или "нормальным", не считая выбросов.

      Точки или значения, которые находятся за пределами "усов", считаются выбросами и могут указывать на потенциальные аномалии в данных. Они могут быть либо статистическими выбросами, то есть значениями, которые сильно отклоняются от общего распределения данных, либо реальными аномалиями, требующими дополнительного анализа.

      Использование диаграммы ящика с усами позволяет исследователям быстро оценить распределение данных, выявить наличие выбросов и провести предварительный анализ данных перед более подробным исследованием. Это важный инструмент в исследовании данных и статистическом анализе, который помогает выявить важные паттерны и аномалии в данных.

      Оба метода – Z-оценка и диаграмма ящика с усами – имеют свои уникальные преимущества и недостатки, и выбор между ними зависит от конкретной ситуации и требований анализа данных.

      Z-оценка позволяет количественно оценить аномальность наблюдения путем вычисления стандартизированного значения отклонения от среднего. Это позволяет точно определить, насколько данное наблюдение отличается от среднего значения и измерить это отклонение в стандартных единицах. Этот метод особенно полезен, когда требуется численная оценка аномальности и сравнение различных переменных на одной шкале.

      Диаграмма ящика с усами, с другой стороны, обеспечивает визуальное представление данных, что может быть особенно полезно для быстрого обзора больших наборов данных и выявления общих паттернов. Она позволяет увидеть основные статистические характеристики данных, такие как медиана, квартили и размах, и визуально идентифицировать наличие выбросов. Этот метод легко воспринимается и может быть эффективным средством первичного анализа данных.

      В зависимости от специфики данных и требований анализа можно выбрать подходящий метод или их комбинацию для выявления аномалий и выбросов. Например, при работе с небольшими данными или когда необходимо количественно оценить аномальность наблюдений, Z-оценка может быть предпочтительным методом. В то же время, для быстрого визуального анализа данных или при работе с большими наборами данных диаграмма ящика с усами может быть более удобным инструментом.

      -Машинное обучение

      Другим эффективным подходом к выявлению аномалий в данных является использование алгоритмов машинного обучения. Этот метод позволяет автоматически обрабатывать большие объемы данных и выявлять сложные аномалии, которые могут быть неочевидны при применении традиционных статистических методов.

      Один из подходов – это использование алгоритмов кластеризации, таких как DBSCAN или K-means, для группировки данных и выявления отдельных кластеров, которые могут содержать аномалии. Аномалии могут представлять собой наблюдения, которые не соответствуют ни одному из обнаруженных кластеров или находятся на границах кластеров.

      Алгоритмы детектирования аномалий, такие как Isolation Forest и One-Class SVM (Support Vector Machine), представляют собой мощные методы, основанные на машинном обучении, для выявления аномалий в данных.

      Isolation