pycaret学习笔记（5）-quickstart-异常值检测

主要观点总结

本文介绍了PyCaret的异常检测模块，一个无监督的机器学习模块，用于识别与大多数数据明显不同的罕见项目、事件或观察结果。同时，文章还概述了一门名为“基于R语言的动态预测模型课程”的培训内容及相关细节。

关键观点总结

关键观点1: PyCaret的异常检测模块介绍

该模块是一个无监督的机器学习模块，用于识别与大多数数据明显不同的罕见项目、事件或观察结果。它包含初始化训练环境、创建模型、分析模型、模型分配、预测、保存载入模型等一系列操作步骤。

关键观点2: 动态预测模型课程的主要内容

课程介绍预测模型作为真实世界研究的重要组成部分，其研究被广泛开展。课程内容包括基于纵向数据的动态预测模型的发展历程、特点，以及应用方法。授课老师为双一流学校肿瘤学博士毕业，并分享了一些顶刊文章的示例。

关键观点3: 课程相关细节

课程采用远程在线实时直播授课形式，总课时不少于30小时。建立课程专属微信群，提供1年内课程内容免费答疑。课程售价3000元，应用所学内容发表IF 10+文章的学员可退还学费。