Détection Des Anomalies Du Donnée De Démographie Par Région A Madagascar Par La Méthode Iforest
Journal: International Journal of Progressive Sciences and Technologies (IJPSAT) (Vol.34, No. 1)Publication Date: 2022-08-30
Authors : Koto J.B; T.R Ramahefy; S. Randrianja;
Page : 367-375
Keywords : Anomalies; iForest; Démographie de Madagascar;
Abstract
La détection des anomalies a connu dernièrement une grande attention, tant au niveau académique qu’au niveau industriel. La prédiction automatique pour la détection d’anomalie s’applique également aux données démographies à Madagascar. Une approche alternative qui se montre prometteuse, est l’utilisation de la méthode des forêts d’isolation (iForest).Cet article nous démontre que la détection des anomalies peut être appliquer sur tous les différents domaines, comme sur les données de la démographie par rapport au nombre de bureau de l’état civil à Madagascar. Les résultats de l’algorithme iForest présentent des réponses qui sont difficiles à l’interpréter. Il est toujours difficile de savoir la contribution de chaque variable dans cet algorithme d’isolation et de comprendre pourquoi des observations particulières reçoivent un score plus élevé.
Other Latest Articles
- Comment Reconnaitre Les Dégâts Causés Par Ootheca Mutabilis Sahlberg, (Coleoptera : Chrysomelidae) Sur Le Niébé Et Lutter Efficacement Contre Ce Ravageur Emergent Des Zones Tropicales d’Afrique
- Validity and Reliability of the Chinese Bedtime Procrastination Scale Among College Students
- Assessment Of Ricinus Communis Ml Crude Extracts Towards Urinary Tract Infection Strains With Their Associated Ailments
- Assessment Of The Bioethanol Potential Of Cactus (“Opuntia Ficus Indica”) From Madagascar
- Relations Among Sludge Rheological Properties And Operational Problems In An Industrial Zone Wastewater Treatment Plant
Last modified: 2022-11-21 02:08:58