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データサイエンス教室

異常値の予測

地震や台風の予測でもそうですが、 異常の具体的な大きさがわかれば、非常に重要な情報になります。

外挿による予測

正常値でモデル式を作って、その 外挿 として外れ値を予測する方法があります。

まだ起きた事のない異常値を予測する方法としては、これしかないのですが、 外挿 の一般的な問題がそのまま当てはまります。

MT法 を使って、 単位空間 からの マハラノビスの距離 を、外れ方の尺度にする方法もあります。

異常値も入れて作ったモデルによる予測

正常値と異常値でモデル式を作る場合、特に異常値の領域が 過学習 になりやすいです。

また、正常値の部分の予測精度が非常に低くなりやすいです。

異常かどうかの判定

異常値を正確に計算しようとすると、上記のように、かなり大変です。

一方、正確な値はわかなくても、「この状態は異常と言えるか?」という事がわかれば良いのなら、 異常値の判定 が使えます。




極値統計

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