训练数据的分类和日期-时间特征，并预测新数据的异常分数
categoricaloutlier的Python项目详细描述
分类离群值是一种检测分类和日期时间特征中异常观测值的工具。我们已经掌握的大多数技术都集中在数字特征上。没有可用的库可以检测分类数据中的异常值。这个包通过使用过去的观察值构建一个概要文件来实现这一点，并在这个概要文件的基础上为新的观察值提供一个离群值。这个软件包的一个例子是预测异常驾驶行为。如果一个司机在某一天选择了完全不同的路线去办公室，他会表现出异常行为。他这种行为会得到很高的异常分数。相反，优步司机每次都会开到一个新的地点，因此，一个新的目的地不会是一种异常行为，因此会得到较低的分数。该包还将分类特性的组合作为输入。在
- 项目
标签：
欢迎加入QQ群-->： 979659372
