Я провел исследование на тему обнаружения аномалий и поиска некорректных записей, и из моего опыта я могу сказать, что метод, который не может быть использован при решении этой задачи, ⎼ это ″Правило трёх сигм″.
″Правило трёх сигм″ является статистическим методом, который основан на предположении, что большинство данных находятся в пределах трех стандартных отклонений от среднего значения. Однако этот метод неэффективен для обнаружения аномалий, так как он слишком фокусируется на типичных значениях и не способен выявить нестандартные или редкие случаи.
Метод опорных векторов, случайный лес и автокодировщик ⎯ это более подходящие методы для решения задачи обнаружения аномалий.
Метод опорных векторов использует гиперплоскость для разделения данных на различные классы, и при этом выявляет аномалии, которые попадают вне границ классов.
Случайный лес ⎼ это ансамблевый метод, который использует множество деревьев решений для выявления аномалий по особенностям данных. Он основывается на том, что аномальные случаи будут иметь большую переменность и будут сильно отличаться от типичных значений.Автокодировщик ⎯ это нейронная сеть, которая обучается на основе восстановления входного сигнала. Если входной сигнал является аномальным, то автокодировщик будет иметь большую ошибку восстановления.