Torchにおける異常値検出モジュールは何ですか？
Torch内では、通常、いくつかの統計手法や機械学習モデルを用いて異常値検出が行われます。以下に、よく使われる異常値検出モジュールをいくつか紹介します。
- One-Class SVMとは、異常検知を目的とする監視なし学習アルゴリズムであり、データ中の異常点を検出するために用いられます。通常のデータ点（正常点）を区別する境界を見つけ出し、それによって異常点を識別しようとします。
- 隔離機構（Isolation Forest）：隔離機構は、決定木に基づく異常検知アルゴリズムです。ランダムに特徴を選択し、ランダムにデータを分割して孤立した決定木のセットを構築することで、効果的に異常点を識別します。
- Autoencodersは、異常値検知に使用されるニューラルネットワークモデルです。自動エンコーダを訓練して入力データを再構築することにより、通常、異常値はより高い再構築誤差を引き起こすため、検出される可能性があります。
- 統計手法には、Zスコア、四分位範囲（IQR）、Grubbsテストなど統計学の原理に基づいた異常値検出手法が含まれます。これらの手法はデータの統計的特性を計算し比較することによって、異常な点を特定します。
Torchの中で、これらの外れ値検出方法を実装するために関連するライブラリやモジュールを使用できます。たとえば、torch、scikit-learn、または他のサードパーティーライブラリを使用して必要な外れ値検出アルゴリズムを実装することができます。
