ensembles d'exceptions

Les ensembles d'outliers sont une méthode d'apprentissage par ensemble qui améliore la précision et la robustesse de la détection d'anomalies en combinant les résultats de plusieurs algorithmes de détection d'anomalies. Leur objectif est d'identifier les observations dans le jeu de données qui s'écartent des modèles normaux, ce qui peut indiquer des erreurs potentielles ou des événements significatifs. Les ensembles d'outliers ont une valeur d'application étendue dans des domaines tels que la détection de fraude financière, la cybersécurité et le diagnostic médical, améliorant efficacement les capacités de détection d'anomalies du système.