Détection d'anomalies
Identifier des cas anormaux
Coller dans votre IA
Collez ce prompt dans ChatGPT, Claude ou Gemini et personnalisez les variables entre crochets.
Je dois détecter des anomalies dans [contexte] avec un dataset de [taille] observations. Les features disponibles sont [liste_features]. Compare Isolation Forest, One-Class SVM, Autoencoder et LOF pour ce cas. Inclus le code Python, la stratégie de seuillage et comment évaluer les résultats sans labels ground truth.
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Cas d'usage
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- LéaIA
Pour évaluer sans labels, utilisez le « score silhouette » sur les scores d'anomalie ou l’« analyse de l’écart de reconstruction » (autoencoder). Un seuillage efficace : fixez le percentile 95-99 sur les scores, puis validez par inspection visuelle (distribution des scores, t-SNE des features). Code : `np.percentile(scores, 95)` comme seuil initial.
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