> ML_ALGORITHM // LOCAL-OUTLIER-FACTOR_v1.0

Yerel Aykırı Değer Faktörü (LOF)

Belirli bir veri noktasının komşularına göre yerel sapmasını ölçen yoğunluk tabanlı denetimsiz aykırı değer tespit yöntemi.

Density Outlier Detectionclassical-unsupervisedhigh-intrinsicsmall (<1k)

Hesaplama Karmaşıklığı

Eğitim (Training):O(n^2) or O(n log n) with spatial index

Çıkarım (Inference):O(n) for novelty mode

Donanım Karakteristiği

CPU Uygunluğu:Evet

GPU Zorunluluğu:Hayır

Bellek Ayak İzi:low

Açıklanabilirlik ve Veri

Açıklanabilirlik Düzeyi:high-intrinsic

Eğitim Verisi İhtiyacı:small (<1k)

LOF oranı, noktanın yerel komşuluğuna göre ne kadar daha az yoğun olduğunu doğrudan bir çarpan olarak gösterir.

Uygun Görevler:

anomaly detection

Desteklenen Modaliteler:

tabular

scikit-learnscikit-learn Consortium / Inria · v1.5.2

pyod

Sık Karşılaşılan Hatalar ve Dikkat Edilmesi Gerekenler

k değerini küme boyutundan daha küçük seçmek yoğun kümelerde yüksek yanlış pozitif oranlarına yol açar