Какие методы используются для выявления аномально низких значений в данных?

Для выявления аномально низких значений в данных используют различные методы, среди них:

• Метод на основе пороговых значений. github.com Заключается в установлении фиксированных порогов, которые определяют границы «нормального» поведения. github.com Значения, выходящие за эти границы, считаются аномальными. github.com
• Метод на основе квантилей. github.com Работает путём определения значений, которые находятся за пределами заданных квантильных интервалов. github.com Этот метод особенно полезен для идентификации экстремальных значений в данных, которые могут указывать на аномалии. github.com
• Методы машинного обучения. sky.pro cyberleninka.ru Используют алгоритмы для автоматического определения шаблонов в данных и выявления отклонений. sky.pro Например, «изолирующий лес», One-class SVM, автоэнкодеры. sky.pro
• Методы, основанные на расстоянии. sky.pro Выявляют отклонения путём измерения расстояния между точками данных. sky.pro Например, K-ближайших соседей, LOF, DBSCAN. sky.pro
• Статистические методы. sky.pro Основаны на предположении о статистическом распределении данных и выявлении точек, которые отклоняются от этого распределения. sky.pro К ним относятся Z-score, IQR, тесты Граббса и Диксона. sky.pro
• Визуализация данных. sky.pro Наглядно показывает распределение данных, квартили и выбросы. sky.pro Ключевые типы визуализаций: боксплоты, гистограммы и плотности распределения, диаграммы рассеяния. sky.pro

Выбор метода зависит от поставленной задачи, качества выборки, общего объёма данных и других факторов. cyberleninka.ru Как правило, для улучшения результата используют комбинации нескольких методов. cyberleninka.ru