anomaly-detection

0熱

1答えて

「CPUアイドル率」、「CPU使用率」などのような多数のプロパティ/列を持つelasticsearchからのメトリックビートデータがあります。サーバーCPU使用率が超えた場合に異常を予測したい90％は3分と言うことができます。誰かがこれにいくつかの光を当てることができますか？

3熱

1答えて

分離森

私は現在、PythonでIsolationForestメソッドを使用して私のデータセット内の外れ値を識別することに取り組んでいますが、完全にsklearn上の例を理解していない： http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/ensemble/plot_isolation_forest.html#sphx-glr-auto-examples-ensemb

2熱

1答えて

Pythonを使用した高次元外れ値の検出

Robust-PCAやAngle Based Outlier検出（ABOD）のようなアルゴリズムの堅牢なPython実装を指摘できますか？ Robust-PCAのPython実装をいくつか試しましたが、メモリが大量に消費され、プログラムがクラッシュしました。私のデータセットは60,000×900の浮きです。 RにはABODの実装がありますが、私はPythonに固執したいと思います。

-3熱

1答えて

Tensorflow Anomaly Detection

私はtensorflowとpythonを使って異常の検出が可能な機械アルゴリズムを作成するよう求められました。私は2つの直径、約1.5の浮動小数点数の配列とタイムスタンプを持っています。私は基本的な意味でテンソルフローを使って同様のスレッドを見ていないし、私は技術に新しいので、私はより基本的なマシンを作るために探しています。しかし、私はそれが無監督であることを望みます、つまり、私は異常が何であるか

0熱

1答えて

時間の変化に伴う変化（トレンド）の時系列でのフォールト検出

私は時系列上の異常検出でかなり新しいので、私の質問はあなたの中にはっきりと分かるかもしれません。今日、私はlstmとクラスタリング技術を使って時系列上の異常を検出していますが、時間の経過とともにゆっくりと悪化する異常を特定することはできません（つまり、傾向と呼ばれると思います）。この傾向を知り、特別なエラーなしに増加を予測する）。このようなファルツを検出する方法はありますか？

1熱

1答えて

生成されたH2Oオートエンコーダ/アノマリ検出モデルをJava APIの推論に使用する方法は？

Javaクラスの推論/予測にH2Oオートエンコーダー（異常検出）を使用したいと思います。 RでH2O DeepLearningBookletから自動エンコーダーの例 "ECG Hearbeats"を作成して保存しました。生成されたJavaクラスとそれに関連するh2o-genmodel.jarをJavaプロジェクトに正常にインポートできます。残念ながら、私はそこでの使用方法の例やドキュメントを見つ

-1熱

1答えて

多くのゼロデータを含む不正行為を検出します

私はいくつかの広告出版社のデータセットを持っています。サイト運営者は広告のクリックごとに収益を得る。データセットは、サイト運営者リストとそれに対応するクリック数および取引数から構成されます。問題は、出版社が不正行為をしてクリックすると、より多くのお金を得るために自分の広告を表示するかどうかです。これらのサイト運営者の一部はクリック数が非常に少ない（10未満）ため、取引件数は0件です。私はこれらの

0熱

1答えて

スパーク - 評価の問題

私が作成したモデルを評価しようとしています。モデルは出力、idsのリスト、およびそれらの対応するエラー構成（スコア）を与え、idはこのスコアに応じてソートされます。 idが疑わしいほどスコアが高いほどそうだとします。例： ids: t4, c1, s3, d5, a2, ... score: 18, 15, 13, 5, 2, ... はまた、私は本当の不審なIDが含まれている別のリストを