🏳️🌈 ابزار PyOD؛ بهترین کتابخانه پایتون
✅ برای تشخیص ناهنجاری‌ها در داده‌های چند متغیره
👨🏻💻 فرض کن داری یه عالمه داده رو بررسی می‌کنی و یه سری داده عجیب و غریب به چشمت می‌خوره که اصلاً با بقیه همخوانی نداره. این داده‌های غیرعادی که بهشون میگیم ناهنجاری یا Outlier، می‌تونن کلی مشکل توی تحلیل‌ِ داده‌هات به وجود بیارن. اینجاست که PyOD وارد میشه و به دادت می‌رسه!
🐍 اصلاً PyOD چیه؟
⏪ یه کتابخانه‌ی، پایتونه که کارش شناسایی این داده‌های غیر عادیه. با استفاده از این کتابخانه، می‌تونین به راحتی داده‌های مشکوک رو توی دیتاست‌تون پیدا کنین و ببینین کجاها باید بیشتر دقت کنین.
📌 حالا چرا باید از PyOD استفاده کنیم؟
1️⃣ تنوع الگوریتم‌ها: PyOD پر از الگوریتم‌های مختلف برای تشخیص ناهنجاری‌هاست. از روش‌های قدیمی و معروف گرفته تا جدیدترین تکنیک‌ها، همه رو توی خودش جا داده. پس می‌تونی هر روشی که به درد کار و داده‌هات می‌خوره رو انتخاب کنی.
2️⃣ استفاده راحت: PyOD خیلی ساده و راحت طراحی شده. با چند خط کد می‌تونی ازش استفاده کنی و نیاز به مهارت خیلی پیشرفته نداری. یعنی حتی اگه تازه‌کار هم باشی، به راحتی می‌تونی باهاش کار کنی.
3️⃣ مستندات کامل و شفاف: PyOD کلی راهنما و مثال داره که کار رو برات آسون می‌کنه. مستنداتش طوریه که می‌تونی قدم به قدم باهاش پیش بری و سریع راه بیفتی.
4️⃣ جامعه کاربری قوی: کلی آدم توی دنیا دارن از PyOD استفاده می‌کنن و همیشه می‌تونی از تجربیات و راهنمایی‌های اون‌ها بهره ببری. از فروم‌ها و گیت‌هاب گرفته تا گروه‌های آنلاین، کلی جای خوب برای پرسش و پاسخ هست.
┌ 🐍 PyOD
├ 📄 Documentation
└ 🐱 GitHub-Repos
🌐 #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📊 @DataScience_ir
📱 پیج اینستاگرام:
📊 @DataScience_fa
✅ برای تشخیص ناهنجاری‌ها در داده‌های چند متغیره
👨🏻💻 فرض کن داری یه عالمه داده رو بررسی می‌کنی و یه سری داده عجیب و غریب به چشمت می‌خوره که اصلاً با بقیه همخوانی نداره. این داده‌های غیرعادی که بهشون میگیم ناهنجاری یا Outlier، می‌تونن کلی مشکل توی تحلیل‌ِ داده‌هات به وجود بیارن. اینجاست که PyOD وارد میشه و به دادت می‌رسه!
🐍 اصلاً PyOD چیه؟
⏪ یه کتابخانه‌ی، پایتونه که کارش شناسایی این داده‌های غیر عادیه. با استفاده از این کتابخانه، می‌تونین به راحتی داده‌های مشکوک رو توی دیتاست‌تون پیدا کنین و ببینین کجاها باید بیشتر دقت کنین.
📌 حالا چرا باید از PyOD استفاده کنیم؟
1️⃣ تنوع الگوریتم‌ها: PyOD پر از الگوریتم‌های مختلف برای تشخیص ناهنجاری‌هاست. از روش‌های قدیمی و معروف گرفته تا جدیدترین تکنیک‌ها، همه رو توی خودش جا داده. پس می‌تونی هر روشی که به درد کار و داده‌هات می‌خوره رو انتخاب کنی.
2️⃣ استفاده راحت: PyOD خیلی ساده و راحت طراحی شده. با چند خط کد می‌تونی ازش استفاده کنی و نیاز به مهارت خیلی پیشرفته نداری. یعنی حتی اگه تازه‌کار هم باشی، به راحتی می‌تونی باهاش کار کنی.
3️⃣ مستندات کامل و شفاف: PyOD کلی راهنما و مثال داره که کار رو برات آسون می‌کنه. مستنداتش طوریه که می‌تونی قدم به قدم باهاش پیش بری و سریع راه بیفتی.
4️⃣ جامعه کاربری قوی: کلی آدم توی دنیا دارن از PyOD استفاده می‌کنن و همیشه می‌تونی از تجربیات و راهنمایی‌های اون‌ها بهره ببری. از فروم‌ها و گیت‌هاب گرفته تا گروه‌های آنلاین، کلی جای خوب برای پرسش و پاسخ هست.
┌ 🐍 PyOD
├ 📄 Documentation
└ 🐱 GitHub-Repos
🌐 #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📊 @DataScience_ir
📱 پیج اینستاگرام:
📊 @DataScience_fa