外れ値検出（Outlier Detection）とは
Outlier Detection
データ分布から統計的に大きく逸脱した値を検出する手法
概要
外れ値検出とは、データ分布から統計的に大きく逸脱した値(外れ値)をデータ集合の中から検出する手法を指す。 標準偏差や四分位範囲を用いる統計的な手法、データ点の密度や近傍との距離をもとに判定するkNN法・LOF(Local Outlier Factor)、木構造でデータを分割し孤立しやすさを評価するIsolation Forestなど、幅広い手法が用いられる。 異常検知の要素技術としてしばしば使われ、外れ値を除去してデータの前処理に活用したり、外れ値そのものを不正やエラーの兆候として検出したりする用途がある。
比較
- 異常検知 — 外れ値検出はデータ分布から統計的に逸脱した値を検出する手法であり、異常検知はそれを含め、時系列の異常挙動やドメイン文脈上の異常も対象とするより広いタスクを指す