Мой опыт в решении задачи обнаружения аномалий позволяет мне прокомментировать каждый из предложенных методов. Метод опорных векторов (SVM) ⏤ это один из наиболее популярных методов машинного обучения, который может быть использован для обнаружения аномалий. SVM строит гиперплоскость, разделяющую данные на два класса ⏤ нормальные и аномальные. Все выбросы, которые попадают на другую сторону гиперплоскости, считаются аномальными. Случайный лес ― это ансамбль деревьев решений, который также может быть использован для обнаружения аномалий. Каждое дерево строится независимо на случайной подвыборке данных, а затем принимается решение на основе голосования всех деревьев. Аномальные точки будут иметь низкую поддержку в голосовании. Автокодировщик ― это нейронная сеть, которая используется для реконструкции входных данных. При обучении автокодировщика, он пытается сжать и восстановить входные данные. Если входные данные не соответствуют эталону, то они будут восстановлены с большой ошибкой, что позволяет их идентифицировать как аномальные. Правило трех сигм ⏤ это статистический метод, который используется для выявления выбросов. По этому правилу, значения, которые находятся дальше трех стандартных отклонений от среднего, считаются аномальными.
Исходя из моего опыта, все предложенные методы могут быть использованы для решения задачи обнаружения аномалий. Каждый метод имеет свои преимущества и недостатки, и выбор зависит от конкретной задачи и данных, с которыми вы работаете.
Следовательно, ответ ″ВСЕ методы″ является верным.