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问异常检测中的实际问题:与异常数据相比，正常数据的数量极高。
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Data Science用户

提问于 2021-05-14 05:59:25

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如果异常数据与正常数据之比为1:10，即使真阴性率为99%，也会出现100条假阳性数据，且精度( TP/(TP+FP) )较低。

要使这类异常检测得到实际应用，我认为有必要建立一个预测精度较高的模型。

世界上异常检测的实际例子是如何处理这个问题的？对于不允许高预测精度的困难问题或异常数目太少的问题，是否很难将异常检测用于实际应用？

machine-learning

anomaly-detection

anomaly

回答 1

Data Science用户

发布于 2021-05-14 18:04:40

我认为您可能正在做的假设是，这个任务需要一个机器学习模型，但是诚实地说，统计方法和不那么流行的算法是可用的。

现实情况是，对数据进行ML模型的培训将是一场斗争，因为严重的类不平衡和低数量的异常。这就是为什么预先训练的模型具有吸引力，尤其是神经网络。

为了了解各种选项，我发现Python pyOD是一个很好的资源。它有大约30种不同的方法来检测异常值。

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页面原文内容由Data Science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://datascience.stackexchange.com/questions/94433

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