異常檢測基本概念

2021-10-14 13:08:45 字數 335 閱讀 3314

異常檢測(outlier detection),顧名思義,是識別與正常資料不同的資料,與預期行為差異大的數

據。識別如信用卡欺詐,工業生產異常,網路流裡的異常(網路侵入)等問題,針對的是少數的事件。

點異常上下文異常

群體異常:例如社交網路中虛假賬號形成的集合作為群體異常子集,但子集中的個體節點可能與真實賬號一樣正常。

有監督:訓練集的正例和反例均有標籤

無監督:訓練集無標籤

半監督:在訓練集中只有單一類別(正常例項)的例項,沒有異常例項參與訓練

異常檢測方法:

統計檢驗:統計學方法的有效性高度依賴於對給定資料所做的統計模型假定是否成立。

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