yzhao062/pyod

Support for KDE

Open

#301 aberto em 1 de mai. de 2021

Ver no GitHub
 (3 comments) (0 reactions) (0 assignees)Python (1.308 forks)batch import
help wanted

Métricas do repositório

Stars
 (7.762 stars)
Métricas de merge de PR
 (Mesclagem média 4d 17h) (14 fundiu PRs em 30d)

Description

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

Guia do colaborador

Direção de pesquisa
A issue solicita a adição de detecção de outliers baseada em Estimativa de Densidade Kernel (KDE) ao pyod. Para implementar, primeiro revise as implementações de KDE existentes no scikit learn (sklearn.neighbors.KernelDensity) e entenda como as pontuações de outlier podem ser derivadas das estimativas de densidade. Verifique a estrutura da classe base do pyod e os padrões de integração de detectores existentes como ABOD ou LOF. Como nenhum detalhe adicional é fornecido, considere discutir a interface desejada nos comentários da issue para alinhar com as expectativas do mantenedor.
Pilha de tecnologia
python
Domain
machine learningdata
Tipo Issue
Funcionalidade
DifficultyDificuldade de implementação estimada para um novo contribuidor, de 1 para alterações muito pequenas a 5 para trabalho de nível especializado.
3
Tempo estimadoUm intervalo de tempo aproximado para um colaborador experiente investigar, implementar, testar e preparar um pull request.
1-2 dias
Status da atividadeQuão disponível o issue aparece agora: novo, ativo, obsoleto, bloqueado ou aguardando entrada do mantenedor.
Recente
ClarityCom que clareza o issue explica a mudança esperada, os critérios de aceitação e a próxima etapa.
Claro
Prerequisites
Pythonoutlier detection basicsnumpy/scipy
Simpatia para novatosUma pontuação de 1 a 100 que estima o quão acessível este issue é para colaboradores iniciantes.
30