anomalías

Anomalías, cantidad de información e "isolation forests"

Identificar a un tipo raro es sencillo: el que lleva tatuada a su madre en la frente. Identificar a un tipo normal es más complicado: altura… normal, pelo… ¿moreno? Es… como… normal, ni gordo ni flaco… Identificar transacciones de tarjeta normales es prolijo: gasta más o menos como todos en supermercados, un poco más que la media en restaurantes, no tiene transacciones de gasolineras… Identificar transacciones fraudulentas es (o puede ser) sencillo: gasta miles de euros en las farmacias de los aeropuertos y nada en otros sitios.

Detrás de la detección de anomalías en series temporales

Por azares, me ha tocado lidiar con eso de la detección de anomalías. Que es un problema que tiene que ver con dónde colocar las marcas azules en El anterior es el gráfico construido con los datos de ejemplo del paquete AnomalyDetection. De hecho, así: 1 2 3 4 5 6 7 library(AnomalyDetection) data(raw_data) res <- AnomalyDetectionTs(raw_data, max_anoms=0.02, direction='both', plot=TRUE) res$plot Aparentemente, AnomalyDetectionTs hace lo que cabría sospechar.