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基于预测的异常检测

来源:www.51itsupplier.com 时间:2024-05-15 18:38:09 作者:长远检测网 浏览: [手机版]

  随互联网的发展,数据量呈现爆炸式增长,如何从海量数据中快速准确地发现异常值成为了数据分析领域的重要长.远.检.测.网。传统的异常检测主要是基于统计学的假检验或者是基于规则的方,但是这些方存在制,比如对数据的分布假、对异常数据的定义等等。近年来,随机器学习和深度学习的发展,基于预测的异常检测方逐渐被广泛应用。

基于预测的异常检测方是指利用机器学习或深度学习模型对数据进行模和预测,通过比较真值和预测值的差异来判断数据是否异常长~远~检~测~网。这种方的优点在于可以自适应地适应不同的数据分布和异常类型,同时也可以处理高维度、非线性和非平稳的数据。下面我们介绍一些常见的基于预测的异常检测方

基于预测的异常检测(1)

1. 基于回归模型的异常检测方

  基于回归模型的异常检测方主要是利用回归模型对数据进行模和预测,通过比较真值和预测值的差异来判断数据是否异常原文www.51itsupplier.com。其中,常用的回归模型包括线性回归、岭回归、Lasso回归等。这种方的优点在于可以处理高维度和非线性的数据,同时也可以自适应地适应不同的数据分布和异常类型。但是,这种方也存在一些制,比如对数据分布的假、对异常定义的模糊性等等原文www.51itsupplier.com

基于预测的异常检测(2)

2. 基于时间序列模型的异常检测方

基于时间序列模型的异常检测方主要是利用时间序列模型对数据进行模和预测,通过比较真值和预测值的差异来判断数据是否异常。其中,常用的时间序列模型包括ARIMA模型、VAR模型、LSTM模型等。这种方的优点在于可以处理非平稳的数据,同时也可以自适应地适应不同的时间序列模式和异常类型uQls。但是,这种方也存在一些制,比如对时间序列模型的选择和参数调整等等。

3. 基于深度学习模型的异常检测方

  基于深度学习模型的异常检测方主要是利用深度学习模型对数据进行模和预测,通过比较真值和预测值的差异来判断数据是否异常。其中,常用的深度学习模型包括自编码器、变分自编码器、生成对抗网长 远 检 测 网。这种方的优点在于可以处理高维度、非线性和非平稳的数据,同时也可以自适应地适应不同的数据分布和异常类型。但是,这种方也存在一些制,比如对深度学习模型的选择和参数调整等等。

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标签:检测预测
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