異常検知の統計・機械学習手法を解説

この解説は初心者向けの別記事に対する技術版として書かれており、対象範囲は意図的に広い。Z-scoreのような単純な統計スコアから、Isolation ForestやLOFといった木ベース・密度ベースの手法、さらに境界ベースのOne-Class SVM、再構成ベースのAutoencoderへと進む。時系列については、問題を単一の静的なスナップショットとして扱わず、ESDとARIMA残差を追加している。

一貫した主張は、単一の手法群ではあらゆるケースをカバーできないというもので、統計手法と機械学習手法の組み合わせを推奨している。さらにクラス不均衡を実務上の障害として特に挙げており、実際の異常検知ではデータが希少事象である性質が手法の選択と評価の両方に関わるという注意を促している。

リソース一覧はG検定の資格教材と無料の練習問題サイトに寄っており、実践的な技術と並行して正式な資格取得を目指す読者向けの学習補助として位置づけられている。