Ausreißer Ensemble

Outlier Ensembles ist eine Ensemble-Lernmethode, die die Genauigkeit und Robustheit der Anomalieerkennung verbessert, indem sie die Ergebnisse mehrerer Anomalieerkennungsalgorithmen kombiniert. Ihr Ziel ist es, Beobachtungen im Datensatz zu identifizieren, die von den normalen Mustern abweichen und potenzielle Fehler oder signifikante Ereignisse anzeigen könnten. Outlier Ensembles haben einen breiten Anwendungswert in Bereichen wie der Erkennung von Finanzbetrug, Cybersicherheit und medizinischer Diagnostik, wodurch die Anomalieerkennungsfähigkeiten des Systems effektiv gestärkt werden.