Как собрать ансамбль детекторов и привести их скоры к одной шкале?

Разные детекторы видят разное: Isolation Forest — глобальную редкость, LOF — локальную разреженность, автоэнкодер — нарушение зависимостей между признаками, robust z-score — экстремумы одной метрики. Ансамбль повышает шанс поймать неизвестный тип и стабилизирует результат, но требует привести несравнимые скоры к общей шкале. Прямое усреднение сырых значений почти всегда даёт мусор: у одного детектора скор в диапазоне 0–1, у другого — расстояние в единицах признаков. Рабочие приёмы: ранговая нормировка (заменить скор на его квантиль в историческом распределении — просто и устойчиво), z-нормировка по историческим скорам и преобразование в вероятности через калибровку на отложенном периоде. Агрегируют максимумом (чувствительно, ловит редкие типы), средним (устойчиво к шуму отдельного детектора) или голосованием по порогам. Важнее арифметики — разнообразие: три метода одного семейства ансамблем не являются.