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问如何评价无监督异常检测
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Stack Overflow用户

提问于 2020-02-18 00:23:27

回答 1查看 2.2K关注 0票数 4

我试图通过使用机器学习预测一个连续值来解决一个回归问题。我有一个由6个浮动列组成的数据集。

这些数据来自低价格的传感器，这就解释了我们很可能会有一些超乎寻常的价值。为了解决这个问题，在预测我的连续目标之前，我将预测数据异常，并使用它作为数据过滤器，但是我所拥有的数据没有标记，这意味着我有无监督异常检测问题。

用于本课题的算法有：局部孤立点因子、一类支持向量机、隔离林、椭圆包络和DBSCAN.。

在对这些算法进行拟合后，有必要对其进行评价，以选择出最优的算法。有没有人知道如何评估一种无监督的异常检测算法？

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回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2021-03-22 00:04:25

唯一的办法是产生合成异常，这意味着引入离群值与知识，一个典型的离群点将是什么样子。

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页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/60276575

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