❗ В чем недостатки методов обнаружения аномалий на основе плотности

Методы, такие как Local Outlier Factor (LOF), определяют аномалии по плотности данных, но сталкиваются с рядом проблем:

🔹 Проклятие размерности — в многомерных данных плотность теряет смысл.
🔹 Чувствительность к параметрам — требуется точная настройка гиперпараметров.
🔹 Сложности с разными кластерами — могут ошибаться при разной плотности данных.
🔹 Высокая вычислительная сложность — плохо масштабируются на больших данных.
🔹 Ограниченная интерпретируемость — трудно объяснить, почему точка считается выбросом.

Библиотека собеса по Data Science