Искусственный интеллект. Машинное обучение

Вычисление Z-оценки: Для каждого индивидуального значения роста мы вычисляем Z-оценку, используя формулу Z = (X – ?) / ?, где X – это значение роста, ? – среднее значение роста, а ? – стандартное отклонение роста.

3. Установка порога: Затем мы устанавливаем пороговое значение Z-оценки. Чаще всего используется значение Z = 3, что означает, что любое значение роста, которое отклоняется от среднего более чем на 3 стандартных отклонения, считается аномальным.

4. Обнаружение аномалий: После вычисления Z-оценок мы просматриваем каждое значение роста и определяем, превышает ли его Z-оценка наш установленный порог.

Например, если средний рост в нашем наборе данных составляет 170 см, а стандартное отклонение равно 5 см, то любое значение роста менее 155 см или более 185 см будет считаться аномальным при использовании порогового значения Z = 3.

Таким образом, метод Z-оценки может быть применен для обнаружения аномалий в различных наборах данных, включая данные о росте, весе, финансовых показателях и других.

```python

import numpy as np

# Предположим, у нас есть данные о росте людей (в сантиметрах)

heights = np.array([170, 172, 175, 168, 160, 165, 180, 185, 190, 155, 200])

# Вычисляем среднее значение и стандартное отклонение роста

mean_height = np.mean(heights)

std_dev_height = np.std(heights)

# Устанавливаем пороговое значение Z-оценки

threshold = 3

# Вычисляем Z-оценки для каждого значения роста

z_scores = (heights – mean_height) / std_dev_height

# Обнаруживаем аномальные значения роста

anomalies = heights[np.

print("Аномальные значения роста:", anomalies)

```

Этот код вычисляет Z-оценки для каждого значения роста, а затем определяет аномальные значения, которые превышают установленный порог. В данном примере аномальными считаются значения роста, отклонение от среднего которых превышает 3 стандартных отклонения.

Методы машинного обучения предоставляют эффективные инструменты для обнаружения аномалий, особенно в случаях, когда аномалии не могут быть просто обнаружены с использованием статистических методов. Одним из таких методов является метод опорных векторов (SVM), который использует идею поиска оптимальной гиперплоскости для разделения данных на нормальные и аномальные.