異常値検出のPythonの手法

Pythonでの異常値検出の方法としては、次のものが挙げられます。

1. 外れ値検出: データの平均、分散などの統計量を計算することで、あるデータが外れ値かどうかを閾値に基づいて判断する方法。一般的な手法として、Z-Score法や3-Sigma法などが挙げられます。
2. 箱ひげ図：箱ひげ図を作成することでデータの分布状況を視覚化し、１．５倍の四分位範囲の外側にあるデータ点を異常値として定義します。
3. アイソレーションフォレスト（Isolation Forest）：データポイントの孤立度に基づいて異常値を検出。ランダムフォレストを構築し、データポイントの決定木内でのパスの長さを計算。パスの長さが短いデータポイントは異常値の可能性が高い。
4. ガウス混合モデル（GMM）: データを複数のガウス分布の混合物に分割し、各データ点がそれぞれのガウス分布内に出現する確率に基づいて異常値かどうかを判定します。
5. ニューラルネットワーク：ニューラルネットワークをトレーニングしてデータのパターンを学習し、ネットワークでのデータ点の再構成誤差によって異常値かどうかを判断します。

これらの手法は単独または組み合わせで使用でき、どの手法を選択するかはデータの特性およびビジネスの要求に応じます。