Вопрос или проблема
Может кто-то предоставить мне набор данных, желательно на Kaggle, где я смогу практиковать свои навыки в анализе выбросов? Я изучаю эту тему уже довольно долго, но не могу найти исследование случая, чтобы применить свои знания?
Дополнительные баллы: если в наборе данных будут категориальные переменные, где я смогу применить различные методы работы с категориальными переменными и их корреляцией, это было бы потрясающе. Если это невозможно в одном наборе данных, будет неплохо, если вы направите меня к двум наборам данных.
Вы можете скачать набор данных о деградации двигателей турбовентиляторов NASA по этой ссылке, который содержит смоделированные данные с датчиков от сотен турбин с различными режимами отказа при разных условиях эксплуатации. В общем, любой набор данных с датчиками предоставит хорошую возможность для обнаружения выбросов.
Ответ или решение
Где практиковаться в детекции многомерных выбросов?
Если вы ищете подходящие наборы данных для практики в области детекции выбросов, особенно в многомерном контексте, Kaggle предлагает несколько отличных возможностей. Вот несколько рекомендаций по наборам данных, которые помогут вам развить ваши навыки в анализе выбросов и работы с категориальными переменными.
1. Наборы данных на Kaggle
-
Titanic: Machine Learning from Disaster
- Ссылка: Titanic Dataset
- Этот классический набор данных содержит как числовые, так и категориальные переменные, такие как показатели возраста, пола и класса. Вы сможете применять различные методы обнаружения выбросов и исследовать корреляционные зависимости между переменными.
-
Credit Card Fraud Detection
- Ссылка: Credit Card Fraud Detection Dataset
- Данный набор данных содержит транзакционные данные кредитных карт с явными выбросами (мошеннические транзакции). Здесь вы можете практиковаться в применение методов детекции выбросов в условиях многомерности. Хотя в этом наборе данных нет явных категориальных переменных, вы можете создать категорийные переменные на основе значений по другим признакам.
2. Альтернативные наборы данных
Если вы в поисках дополнительных ресурсов, вот еще один набор данных, который может заинтересовать вас:
- NASA Turbofan Engine Degradation Simulation Dataset
- Ссылка: NASA Dataset
- Этот набор данных является идеальным примером для изучения выбросов, так как он основан на симуляции данных с различных сенсоров от турбин с различными режимами работы. Он содержит множество переменных, что позволяет вам применять техники обнаружения выбросов в многомерных данных.
3. Подходы к детекции выбросов
Для практики обнаружения выбросов, учитывайте следующие подходы:
- Методы на основе статистики: используйте z-оценки или интерквартильный диапазон (IQR) для определения выбросов в ваших наборах данных.
- Модели машинного обучения: применяйте алгоритмы, такие как Isolation Forest или Local Outlier Factor (LOF), чтобы классифицировать данные как выбросы или нормальные наблюдения.
- Методы визуализации: используйте графики рассеяния или box plots для визуального анализа выбросов.
Заключение
Практика на реальных наборах данных — это отличный способ улучшитьсьв свои навыки в области анализа выбросов. Выбор разнообразных наборов данных на Kaggle и использование дополнительных ресурсов, таких как набор данных от NASA, поможет вам освоить методы работы с многомерными данными и категориальными переменными. Не упустите возможность экспериментировать с различными подходами и анализировать результаты, чтобы стать экспертом в данной области.