localOutlierFactor基于临近密度异常值检验

python风控模型
重庆未来之智信息技术有限公司官方账号
2023-01-13 02:49:50

课时名称课时知识点
localOutlierFactor基于临近密度异常值检验localOutlierFactor基于临近密度异常值检验localOutlierFactor基于临近密度异常值检验
...全文
261 回复 打赏 收藏 转发到动态 举报
写回复
用AI写文章
回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
异常检测算法之局部异常因子算法-Local Outlier Factor(LOF)
局部异常因子算法-Local Outlier Factor(LOF) 在数据挖掘方面，经常需要在做特征工程和模型训练之前对数据进行清洗，剔除无效数据和异常数据。异常检测也是数据挖掘的一个方向，用于反作弊、伪基站、金融诈骗等领域...
局部异常因子（Local Outlier Factor, LOF）算法详解及实验
局部异常因子(Local Outlier Factor, LOF)通过计算样本点的局部相对密度来衡量这个样本点的异常情况，可以算是一类无监督学习算法。下面首先对算法的进行介绍，然后进行实验。 LOF算法 　下面介绍LOF算法的每个概念...
【机器学习】 Local Outlier Factor（LOF）算法
1.Local Outlier Factor（局部离群因子）算法的原理；2.python-sklearn中的LOF算法
读书笔记《Outlier Analysis》 第四章 基于邻近的异常检测
聚类问题和异常检测问题有互补关系，其中要么属于聚类，要么属于异常值。 基于距离： 使用数据点到其k近邻的距离来定义邻近。具有较大k近邻距离的数据点被定义为离群点。基于距离的算法通常比其他两种方法需要执行...
异常值检测
在数据集中，异常值(Outlier or Anomaly)作为不寻常的表征点，无利于后面算法对于数据集中模式的挖掘，甚至会极大地影响性能，或者直接用于一些异常检测的场景，如欺诈检测、安全检测等.异常值检测是数据清洗里非常...
Toby的课程社区_NO_1

3

社区成员

868

社区内容

发帖
与我相关
我的任务
社区描述
持牌照消费金融模型专家，和中科院，中科大教授保持长期项目合作；和同盾，聚信立等外部数据源公司有项目对接。熟悉消费金融场景业务，线上线下业务，包括现金贷，商品贷，医美，反欺诈，汽车金融等等。模型项目200+，擅长Python机器学习建模，对于变量筛选，衍生变量构造，变量缺失率高，正负样本不平衡，共线性高，多算法比较，调参等疑难问题有良好解决方法。
社区管理员
  • python风控模型
加入社区
  • 近7日
  • 近30日
  • 至今

加载中

查看更多榜单
社区公告
暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章