異常值檢測算法一：概述
所謂異常檢測就是發現與大部分對象不同的對象，也就是發現離群點。一般規定數據具有“正常”模型，而異常被認為是與這個正常模型的偏差。異常點在某些場景下反而令分析者感到極大興趣，如疾病預測，通常健康人的身體指標在某些維度上是相似，如果一個人的身體指標出現了異常，那么他的身體情況在某些方面肯定發生了改變 ...
原文：異常值檢測算法三：3sigma模型
離散度 標准差是反應一組數據離散程度最常用的一種量化形式，是表示精確度的重要指標。說起標准差首先得搞清楚它出現的目的。我們使用方法去檢測它，但檢測方法總是有誤差的，所以檢測值並不是其真實值。檢測值與真實值之間的差距就是評價檢測方法最有決定性的指標。但是真實值是多少，不得而知。因此怎樣量化檢測方法的准確性就成了難題。這也是臨床工作質控的目的：保證每批實驗結果的准確可靠。 雖然樣本的真實值是不可能知道 ...
2020-11-29 17:47 0 3557 推薦指數：
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