yzhao062/pyod

Support for KDE

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#301 aperta il 1 mag 2021

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Descrizione

Is there any support for KDE (Kernel Density Estimation) based outlier detection planned?

Guida contributor

Direzione di ricerca
La richiesta propone di aggiungere il rilevamento di anomalie basato sulla stima della densità kernel (KDE) a pyod. Per implementarlo, prima rivedere le implementazioni KDE esistenti in scikit learn (sklearn.neighbors.KernelDensity) e capire come i punteggi di anomalia possano essere derivati dalle stime di densità. Controllare la struttura della classe base di pyod e i pattern di integrazione dei rilevatori esistenti come ABOD o LOF. Poiché non sono forniti dettagli aggiuntivi, considerare di discutere l'interfaccia desiderata nei commenti della richiesta per allinearsi alle aspettative del manutentore.
Tech stack
python
Dominio
machine learningdata
Tipo issue
Funzionalità
DifficoltàQuanto dovrebbe essere impegnativa per un nuovo contributor.
3
Tempo stimatoTempo stimato per completare e verificare uno scope piccolo.
1-2 giorni
Stato attivitàQuanto è probabile che la issue sia ancora attiva e reviewable.
Nuova
ChiarezzaQuanto chiaramente la issue descrive problema, scope e risultato atteso.
Chiara
Prerequisiti
Pythonoutlier detection basicsnumpy/scipy
Adatta ai principiantiQuanto la issue è adatta a contributor alla prima esperienza.
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