我目前正在处理一个财务数据问题。我想检测模型产生异常θ值的交易(由于几个因素(。
我的数据主要包括交易及其概况变量，如dealId、投资组合等，以及不同日期(可追溯到3年(的不同θ值和θ分量。我目前使用的数据如下：
| Tradeid | 日期1 | 日期2等等 |
|---|---|---|
| id1 | 1234 | 1238 |
| id2 | 1289 | 1234 |
对于机器学习世界来说，您的问题似乎太简单了
您可以手动定义数据异常的阈值并识别它们。
要做到这一点，您可以使用panda轻松地分析数据，找出平均值、最大值、最小值等，然后继续定义阈值。