Python 离群值检测算法--ECOD

经验累积分布的离群值检测（ECOD）是一种用于识别异常值的直观方法。它通过非参数方式估计变量分布，并假设各变量独立，以乘积形式结合各维度尾部概率计算异常得分。虽然该方法假设变量独立，但这在异常值检测领域并不少见，例如之前章节提及的HBOS方法也是如此。

ECOD 的优势

ECOD的主要优势在于其速度快且不需要调整超参数，可以在标准笔记本电脑上处理大规模数据集。此外，ECOD提供的易于解释性，使得可以清晰地理解尾部概率如何影响最终的离群值判断。

ECOD 如何工作

ECOD工作机制涉及非参数分布的理解，区别于参数分布，非参数方法不对总体分布形状做出假设，而是基于样本数据进行经验估计。文章通过Python代码示例展示了如何结合不同分布生成一个复合分布样本，并利用ECDF()函数推导经验累积分布函数（CDF）。

在介绍ECOD算法和HBOS的对比后，文章利用混淆矩阵评估了模型性能，确认模型能够准确识别所有异常值。文章还提及了将ECOD与其他模型如HBOS结合使用，进行交叉分析以提高离群值检测的准确性。

HBOS 算法总结

HBOS算法通过各变量中的离群值相加计算观测值的多元离群值，是一种高效的无监督异常点检测方法。最后，文章以推广公众号“数据STUDIO”的形式结尾，提供了关注和获取数据科学相关内容的途径。