Teoria

Fondamenti teorici della pipeline: regressione, regolarizzazione, modelli tree-based, metriche, prevenzione del data leakage.

📄️Anomaly detection unsupervised

Approcci unsupervised, distance-based, density-based, isolation forest.

Differenze KMeans vs GMM, quando usarli per anomaly detection.

Aggregati su finestre, rolling stats, lag features.

Percentile-based threshold, F1, ROC-AUC, PR-AUC su classi sbilanciate.

Time-aware split, prevenzione del leakage in time series.