Python机器学习19——常用六种机器学习的异常值监测方法(孤立森林,数据支持描述,自编码器,高斯混合,DBSCAN,LOF)
案例背景异常值监测是机器学习的一个重要领域,博主以前做预测多,异常值监测涉及得少,但之后的工作可能需要做异常值方面的工作,所以大致总结了一下常用的机器学习来做异常值监测的方法以及代码。标题的这些机器学习方法基本都可以调包,使用sklearn库实现。不需要装很多包。(那些传统统计学的方法就不多介绍了,什么三西格玛(方差)准则,t检验,95%分位点啥的,那太简单了,本文主要介绍机器学习的方法。)方法思