本文主要是介绍Rare Event Analysis，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
Background
Drowning in data, starving for knowledge.
如同矿石提炼黄金的过程，大量的数据中，只蕴含了少量有趣的事件。这些少量事件中，出现频次相对更低的稀有事件，可能导致显著的结果，且往往是负面的。
应用
- 网络入侵检测
- 信用卡欺诈检测
- 病理诊断
传统策略在稀有事件分析中的不足
以网络KPI问题定位为例：
- 异常点处理：考虑KPI问题点和数据打点问题点的区别；
- 特征选取和提取：
> a <- c(rnorm(100), 15)
> b <- c(rnorm(100), 15)
> cor(a, b, method ="spearman")
[1] 0.1072103
> cor(a, b, method = "pearson")
[1] 0.7590896- 评估标准不适用
这篇关于Rare Event Analysis的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
