Python异常值的自动检测实战案例

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点击上方 “ 小白学视觉 ”，选择加" 星标 "或“ 置顶 ” 重磅干货，第一时间送达 异常值检测（outlier）是一种数据挖掘过程，用于确定数据集中发现的异常值并确定其出现的详细信息。当前自动异常检测至关重要，因为大量数据无法手动标记异常值。自动异常检测具有广泛的应用，例如信用卡欺诈检测，系统健康监测，故障检测以及传感器网络中的事件检测系统等。今天我们就通过使用python来实现异常值的自动检测系统的实战开发。我们将会使用以下技术来实现异常值检测: KMeans [1] PCA [2] IsolationForest [3] SVM [4] EllipticEnvelope [5] 数据 Expedia是全球最大的在线旅行社（OTA,类似我们的携程网），它每天为数百万旅行购物者提供搜索服务其中包括用户在Expedia网站上搜索酒店的相关信息,如国家，地区，房型，价格，入住天数，入住时间等信息。 我们想通过 ………………………………