外れ値検出 (Outlier Detection) もしくは 外れサンプル検出 (Outlier Sample Detection) ~他の値・サンプルと大きく異なる値・サンプルを見つけよう!~

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今回は、外れ値検出 (Outlier Detection) もしくは 外れサンプル検出についてです。他の値と大きく異なる値を見つけたり、他のサンプルと大きく異なるサンプルを見つけたりする手法です。

そんな有用な 外れ値検出・外れサンプル検出について、pdfとパワーポイントの資料を作成しました。外れ値検出の具体例や計算方法について説明されています。pdfもスライドも自由にご利用ください

pdfファイルはこちらから、パワーポイント(pptx)ファイルはこちらからダウンロードできます。

興味のある方はぜひ参考にしていただき、どこかで使いたい方は遠慮なくご利用ください。

外れ値検出・外れサンプル検出 の概要

  • データセットの分布から外れたデータを検出する
  • もちろんデータセットにはばらつきがあるが、ばらつき過ぎていると考えられるデータを外れ値とする
  • ロバストな方法、時系列データに適した方法、複数の変数を考慮する
    方法もある
  • 3σ法
  • Hampel identifier
  • 平滑化(スムージング)による外れ値検出
  • データ密度の推定による外れ値 (外れサンプル) 検出

スライドのタイトル

  • 外れ値検出とは?
  • 3σ法
  • 3σ法の例
  • 3σ法の問題点
  • Hampel Identifier
  • Hampel Identifierの例
  • 平滑化(スムージング)による外れ値検出
  • 平滑化(スムージング)による外れ値検出の例
  • データ密度による外れ値(外れサンプル)検出
  • データ密度の推定方法

以上です。

質問やコメントなどありましたら、twitter, facebook, メールなどでご連絡いただけるとうれしいです。

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