Режим интерпретатора LIME ML Классификация или регрессия для изолированного леса (обнаружение аномалий) ⇐ Python
-
Anonymous
Режим интерпретатора LIME ML Классификация или регрессия для изолированного леса (обнаружение аномалий)
Я пытаюсь найти аномалии в моем наборе данных, состоящем из более чем 1000 документов. Я использую LIME ML Interpreter, чтобы объяснить прогнозы модели (Isolation Forest). В одном параметре «режим» я могу выбирать между классификацией и регрессией. У меня нет комплекта документов с известной аномалией. Поскольку «Изоляционный лес» — это метод обучения без учителя, а классификация — это тип обучения с учителем, который используется для разделения наблюдений на два или более класса, я в конечном итоге использовал регрессию. С другой стороны, у меня есть аномалия результата или отсутствие аномалии.
Что здесь правильно использовать?
С уважением, Элль
Я пытаюсь найти аномалии в моем наборе данных, состоящем из более чем 1000 документов. Я использую LIME ML Interpreter, чтобы объяснить прогнозы модели (Isolation Forest). В одном параметре «режим» я могу выбирать между классификацией и регрессией. У меня нет комплекта документов с известной аномалией. Поскольку «Изоляционный лес» — это метод обучения без учителя, а классификация — это тип обучения с учителем, который используется для разделения наблюдений на два или более класса, я в конечном итоге использовал регрессию. С другой стороны, у меня есть аномалия результата или отсутствие аномалии.
Что здесь правильно использовать?
С уважением, Элль
