深厚度学模型在异常检测和异常值检测中的应用通常涉及以下步骤：
数据预处理
- 数据清洗移除或修正错误数据和不一致的数据。
- 特征选择确定哪些特征对异常检测Zui关键。
- 数据标准化将数据转换到相同的尺度，以便模型Nenggeng有效地学。
模型选择
- 监督学模型Ru果标签数据可用，Neng用分类器或回归器来识别异常。
- 无监督学模型Ru果标签数据不可用，Neng用聚类算法或自编码器来找到异常。
训练模型
- 用正常模式的数据来训练模型，使其学会识别正常数据。
异常检测
- 用训练优良的模型对新鲜数据进行预测，识别与正常模式显著不同的数据点。
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- 对检测到的异常数据点进行进一步琢磨，以确定它们是不是是真实正的异常值或只是数据噪声。
- 自编码器自编码器是一种无监督学模型，它异常。异常值通常被编码器错误地编码，弄得高大沉建误差。
- 孤立森林孤立森林是一种基于树的集成学算法， 它Neng用来检测异常值，基本上原因是它Neng隔离并识别异常数据点。
- One-Class SVMOne-Class SVM旨在学单个类别的数据分布，并识别随便哪个不属于该分布的数据点作为异常。
在处理异常值时 以下三种统计检验方法Neng用来帮识别和处理异常值：
- Grubbs' Test用于检测单个异常值，观测值与均值的偏差来确定是不是存在异常值。
- Tietjen's Test用于检测优良几个异常值，通过比比kan各观测值与均值的偏差来确定是不是存在异常值。
- Z-Score Method个个观测值与均值的标准化偏差来检测异常值。
这些个方法Neng帮数据学问家和琢磨师在数据琢磨过程中识别和处理异常值，从而搞优良数据质量和模型的准确性。
