Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2122U000849, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Стаття, Опубліковано, Рецензована стаття Назва роботи ДОСЛІДЖЕННЯ МЕТОДІВ ВИЯВЛЕННЯ АНОМАЛІЙ НА ЕТАПІ ПОПЕРЕДНЬОЇ ОБРОБКИ ДАНИХ Автор Gavrylenko S.Zozulia V.Gavrylenko S.Zozulia V. Дата публікації 01-04-2022 Постачальник інформації Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка» Першоджерело https://journals.nupp.edu.ua/sunz/article/view/2442 Видання Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка» Опис Предметом дослідження є методи та засоби виявлення аномалій в даних. Метою статті є підвищення якості класифікації даних за рахунок виявлення аномалій на етапі їх попередньої обробки. Завдання: дослідити методи виявлення аномалій на етапі попередньої обробки даних, визначити поріг прийняття рішень anomaly_score для кожного із методів та оцінити якість класифікації до та після preprocessing. Використовуваними методами є: методи штучного інтелекту, машинного навчання, ансамблеві методи. Отримано такі результати: досліджено методи виявлення аномалій: метод стандартного відхилення (Standard Deviation Method), метод локального рівня викидів (Local Outlier Factor), метод Ізолюючого лісу (Isolation Forest). Отримано залежність кількості аномалій від порогу прийняття рішень для кожного із методів. Оцінку якості попередньої обробки даних виконано з використанням класифікаторів на основі методів KNN та беггінгу (Bagging). Досліджені методи реалізовані програмно з використанням хмарного сервісу GOOGLE COLAB на основі Jupyter Notebook. Висновки. Наукова новизна отриманих результатів полягає у дослідженні методів виявлення аномалій на етапі попередньої обробки даних, вибору мета-алгоритму preprocessing та визначення оптимальних параметрів його налаштування. Додано в НРАТ 2026-04-19 Закрити