AnomalyDetectorFunction
データが異常かどうかを検出するためにAnomalyDetectionによって生成された関数を表す.
詳細とオプション
- AnomalyDetectorFunctionはFunctionのように動作する.
- AnomalyDetectorFunction[…][data]は,data が異常であると判断した場合にはTrueを,それ以外の場合にはFalseを返す.
- AnomalyDetectorFunction[…][{data1,data2,…}]はすべての dataiを検定する.
- AnomalyDetectorFunction[…][data,prop]は,data に関連付けられた異常検出の指定された特性を与える.
- 次は,使用可能な特性である.
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"Decision" データが異常かどうか(デフォルト) "RarerProbability" データよりも確率密度関数が低いサンプルを生成する確率 - 次のオプションを使うことができる.
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AcceptanceThreshold 0.001 例を異常であるとみなすRarerProbability閾値 PerformanceGoal Automatic 最適化するパフォーマンスの局面 - 次は,PerformanceGoalの可能な設定である.
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"Quality" 検出品質を最大にする "Speed" 検出スピードを最大にする Automatic スピードと品質の自動トレードオフ - AnomalyDetectorFunction[…]をFindAnomaliesと一緒に使って異常な例を検出することができる.
例題
すべて開くすべて閉じる例 (2)
擬似実数乱数の二次元配列でAnomalyDetectorFunctionを訓練する:
訓練済みのAnomalyDetectorFunctionを使って,新たな例の異常をFindAnomaliesで求める:
スコープ (1)
AnomalyDetectorFunctionを色のリストで訓練する:
オプション (1)
AcceptanceThreshold (1)
Wolfram Research (2019), AnomalyDetectorFunction, Wolfram言語関数, https://reference.wolfram.com/language/ref/AnomalyDetectorFunction.html.
テキスト
Wolfram Research (2019), AnomalyDetectorFunction, Wolfram言語関数, https://reference.wolfram.com/language/ref/AnomalyDetectorFunction.html.
CMS
Wolfram Language. 2019. "AnomalyDetectorFunction." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. https://reference.wolfram.com/language/ref/AnomalyDetectorFunction.html.
APA
Wolfram Language. (2019). AnomalyDetectorFunction. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/ref/AnomalyDetectorFunction.html