Какие существуют способы обработки аномальных данных в массивах?

Некоторые способы обработки аномальных данных в массивах:

• Метод межквартильного размаха (IQR). 1 Позволяет выявлять выбросы, которые находятся за пределами 1,5*IQR от первого и третьего квартилей. 1 Метод основан на статистических характеристиках данных и помогает выявлять выбросы, которые значительно отклоняются от основной массы данных. 1
• Модели на основе расчёта близости. 3 Измеряют расстояния между элементами данных: близкие друг к другу данные с большей вероятностью будут нормальными, а отдалённые — аномальными. 3
• Вероятностные модели. 3 Используют статистические распределения для выявления выбросов. 3
• Модели, строящие ансамбли выбросов. 3 Применяют модельные ансамбли, чтобы выделить удалённые точки (одним из таких алгоритмов является Isolation Forest). 3
• Нейронные сети. 3 Автоэнкодеры, в том числе вариационные, могут быть обучены распознаванию аномалий в неразмеченных данных. 3 В алгоритмах этого типа автоэнкодеры обучаются сжимать и затем восстанавливать информацию в данных. 3 Ошибки такой реконструкции являются кандидатами на аномалии. 3

Для обработки аномальных данных также можно использовать Python-библиотеку PyOD, которая включает широкий класс алгоритмов обнаружения редких и подозрительных данных или событий. 3