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Corso

Rilevamento delle anomalie in Python

IntermedioLivello di competenza

Aggiornato 11/2025

Scopri le anomalie nell'analisi dei tuoi dati e dai una spinta al tuo kit di strumenti statistici Python in questo corso di quattro ore.

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Descrizione del corso

Trova le anomalie nella tua analisi dei dati

In quasi tutti i set di dati ci sono valori estremi o anomalie, ed è super importante individuarli e gestirli prima di continuare con l'analisi statistica. Se non le tocchi, le anomalie possono facilmente rovinare le tue analisi e influenzare male le prestazioni dei modelli di machine learning.

Impara a usare stimatori come Isolation Forest e Local Outlier Factor

In questo corso userai Python per mettere in atto diversi metodi di rilevamento delle anomalie. Potrai individuare visivamente i valori estremi e utilizzare tecniche statistiche collaudate come la deviazione assoluta mediana per i set di dati univariati. Per i dati multivariati, imparerai a usare stimatori come Isolation Forest, k-Nearest-Neighbors e Local Outlier Factor. Imparerai anche come mettere insieme più classificatori di valori anomali in uno stimatore finale a basso rischio. Alla fine avrai imparato un trucco fondamentale per la scienza dei dati: come trovare le anomalie con Python.

Allunga il tuo kit di strumenti statistici Python

Un rilevamento delle anomalie più efficace significa capire meglio i tuoi dati e, soprattutto, fare un'analisi più accurata delle cause e comunicare meglio il comportamento del sistema. Aggiungere questa competenza al tuo bagaglio di conoscenze Python ti aiuterà a pulire i dati, individuare le frodi e riconoscere i problemi del sistema.

Prerequisiti

Supervised Learning with scikit-learn

1

Detecting Univariate Outliers

This chapter covers techniques to detect outliers in 1-dimensional data using histograms, scatterplots, box plots, z-scores, and modified z-scores.

What are anomalies and outliers?

Print a 5-number summary

Histograms for outlier detection

Scatterplots for outlier detection

Box plots and IQR

Boxplots for outlier detection

Calculating outlier limits with IQR

Using outlier limits for filtering

Using z-scores for Anomaly Detection

Finding outliers with z-scores

Using modified z-scores with PyOD

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2

Isolation Forests with PyOD

In this chapter, you’ll learn the ins and outs of how the Isolation Forest algorithm works. Explore how Isolation Trees are built, the essential parameters of PyOD's IForest and how to tune them, and how to interpret the output of IForest using outlier probability scores.

Getting started with Isolation Forests

The difference between univariate and multivariate anomalies

Detecting outliers with IForest

Overview of Isolation Forest hyperparameters

Most important IForest parameters

Choosing contamination

Choosing n_estimators

Checking the theory

Hyperparameter tuning of Isolation Forest

Tuning contamination

Tuning multiple hyperparameters

Interpreting the output of IForest

Alternative way of classifying with IForest

Using outlier probabilities

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3

Distance and Density-based Algorithms

After a tree-based outlier classifier, you will explore a class of distance and density-based detectors. KNN and Local Outlier Factor classifiers have been proven highly effective in this area, and you will learn how to use them.

KNN for outlier detection

KNN for the first time

KNN with outlier probabilities

Outlier-robust feature scaling

Finding the euclidean distance manually

Finding the euclidean distance with SciPy

Practicing standardization

Testing QuantileTransformer

Hyperparameters of KNN

Differentiating distance metrics

Calculating manhattan distance manually

Tuning n_neighbors

Tuning the aggregation method

Local Outlier Factor

LOF for the first time

LOF with outlier probabilities

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4

Time Series Anomaly Detection and Outlier Ensembles

In this chapter, you’ll learn how to perform anomaly detection on time series datasets and make your predictions more stable and trustworthy using outlier ensembles.

Introduction to time series

Working with DateTime columns

Creating a DateTimeIndex

MAD on time series

Isolation Forest on time series

Time Series Decomposition for Outlier Detection

Practicing decomposition

Fitting on residuals

Outlier classifier ensembles

Scaling parts of a dataset

Manual outlier ensembles - creating the arrays

Storing outlier probabilities

Aggregating and thresholding the probabilities

How to deal with identified outliers

Classifying the reasons for outlier presence

When to drop outliers

Non-aggressive methods of dealing with outliers

Congratulations!

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Rilevamento delle anomalie in Python

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