精华内容
下载资源
问答
  • 异常值

    2018-07-26 00:05:51
    如果某人的薪水是 $1,那么它可以被看成是异常值(Outlier)吗? A. 可以 B. 不可以 C. 需要更多的信息才能判断 D. 以上说法都不对 答案:C解析:异常值(Outlier)指样本中的个别值,其数值明显偏离它(或他们)...

    假设一个公司的薪资水平中位数是 $35,000,排名第 25% 和 75% 的薪资分别是 $21,000 和 $ 53,000。如果某人的薪水是 $1,那么它可以被看成是异常值(Outlier)吗?

    A. 可以
    B. 不可以
    C. 需要更多的信息才能判断
    D. 以上说法都不对

    答案:C
    解析:异常值(Outlier)指样本中的个别值,其数值明显偏离它(或他们)所属样本的其余观测值,也称异常数据,离群值。目前人们对异常值的判别与剔除主要采用物理判别法和统计判别法两种方法。

    • 所谓物理判别法就是根据人们对客观事物已有的认识,判别由于外界干扰、人为误差等原因造成实测数据值偏离正常结果,在实验过程中随时判断,随时剔除。
    • 统计判别法是给定一个置信概率,并确定一个置信限,凡超过此限的误差,就认为它不属于随机误差范围,将其视为异常值剔除。当物理识别不易判断时,一般采用统计识别法。

    该题中,所给的信息量过少,无法肯定一定是异常值。

    展开全文
  • 格拉布斯法—异常值判断 ▲概述:一组测量数据中,如果个别数据偏离平均值很远,那么这个(这些)数据称作“可疑值”。如果用统计方法—例如格拉布斯(Grubbs)法判断,能将“可疑值”从此组测量数据中剔除而不参与平均...

    数值数据类型:
    方法一:Z-Score
    方法二:DBSCAN
    方法三:Lsolation Forest
    方法四:Mahalanobis距离 (主要解决多元离散群点问题)
    方法五:PCA(去除平均值、计算协方差特征值与特征向量、降序排列特征值和特征向量、将排序中较大特征值和特征向量映射到新空间可视化分析)
    方法六:Transfromer根据start和end索引算子输出的预测值距离
    方法七:LOF、Cluster、KNN、密度、聚类、距离、树、图

    算法优化类型:
    格拉布斯法、狄克逊法、偏度-峰度法、拉依达法、奈尔法等
    格拉布斯法—异常值判断

    ▲概述:一组测量数据中,如果个别数据偏离平均值很远,那么这个(这些)数据称作“可疑值”。如果用统计方法—例如格拉布斯(Grubbs)法判断,能将“可疑值”从此组测量数据中剔除而不参与平均值的计算,那么该“可疑值”就称作“异常值(粗大误差)”。本文就是介绍如何用格拉布斯法判断“可疑值”是否为“异常值”。

    ▲测量数据:例如测量10次(n=10),获得以下数据:8.2、5.4、14.0、7.3、4.7、9.0、6.5、10.1、7.7、6.0。

    ▲排列数据:将上述测量数据按从小到大的顺序排列,得到4.7、5.4、6.0、6.5、7.3、7.7、8.2、9.0、10.1、14.0。可以肯定,可疑值不是最小值就是最大值。

    ▲计算平均值x-和标准差s:x-=7.89;标准差s=2.704。计算时必须将所有10个数据全部包含在内。

    ▲计算偏离值:平均值与最小值之差为7.89-4.7=3.19;最大值与平均值之差为14.0-7.89=6.11。

    ▲确定一个可疑值:比较起来最大值与平均值之差6.11大于平均值与最小值之差3.19,因此认为最大值14.0是可疑值。

    ▲计算Gi值:Gi=(xi-x- )/s;其中i是可疑值的排列序号

    ——10号;因此G10=( x10-x- )/s=(14.0-7.89)/2.704=2.260。由于 x10-x-是残差,而s是标准差,因而可认为G10是残差与标准差的比值。下面要把计算值Gi与格拉布斯表给出的临界值GP(n)比较,如果计算的Gi值大于表中的临界值GP(n),则能判断该测量数据是异常值,可以剔除。但是要提醒,临界值GP(n)与两个参数有关:检出水平α (与置信概率P有关)和测量次数n (与自由度f有关)。

    ▲定检出水平α:如果要求严格,检出水平α可以定得小一些,例如定α=0.01,那么置信概率P=1-α=0.99;如果要求不严格,α可以定得大一些,例如定α=0.10,即P=0.90;通常定α=0.05,P=0.95。

    ▲查格拉布斯表获得临界值:根据选定的P值(此处为0.95)和测量次数n(此处为10),查格拉布斯表,横竖相交得临界值G95(10)=2.176。

    ▲比较计算值Gi和临界值G95(10):Gi=2.260,G95(10)=2.176,Gi>G95(10)。

    ▲判断是否为异常值:因为Gi>G95(10),可以判断测量值14.0为异常值,将它从10个测量数据中剔除。

    ▲余下数据考虑:剩余的9个数据再按以上步骤计算,如果计算的Gi>G95(9),仍然是异常值,剔除;如果Gi<G95(9),不是异常值,则不剔除。本例余下的9个数据中没有异常值。

    格拉布斯表——临界值GP(n)

    对异常值及统计检验法的解释

    ■测量过程是对一个无限大总体的抽样:对固定条件下的一种测量,理论上可以无限次测量下去,可以得到无穷多的测量数据,这些测量数据构成一个容量为无限大的总体;或者换一个角度看,本来就存在一个包含无穷多测量数据的总体。实际的测量只不过是从该无限大总体中随机抽取一个容量为n(例如n=10)的样本。这种样本也可以有无数个,每个样本相当于总体所含测量数据的不同随机组合。样本中的正常值应当来自该总体。通常的目的是用样本的统计量来估计总体参量。总体一般假设为正态分布。

    ■异常值区分:样本中的正常值应当属于同一总体;而异常值有两种情况:第一种情况异常值不属于该总体,抽样抽错了,从另外一个总体抽出一个(一些)数据,其值与总体平均值相差较大;第二种情况异常值虽属于该总体,但可能是该总体固有随机变异性的极端表现,比如说超过3σ的数据,出现的概率很小。用统计判断方法就是将异常值找出来,舍去。

    ■犯错误1:将本来不属于该总体的、第一种情况的异常值判断出来舍去,不会犯错误;将本来属于该总体的、出现的概率小的、第二种情况的异常值判断出来舍去,就会犯错误。

    ■犯错误2:还有一种情况,不属于该总体但数值又和该总体平均值接近的数据被抽样抽出来,统计检验方法判断不出它是异常值,就会犯另外一种错误。

    ■异常值检验法:判断异常值的统计检验法有很多种,例如格拉布斯法、狄克逊法、偏度-峰度法、拉依达法、奈尔法等等。每种方法都有其适用范围和优缺点。

    ■格拉布斯法最佳:每种统计检验法都会犯犯错误1和错误2。但是有人做过统计,在所有方法中,格拉布斯法犯这两种错误的概率最小,所以推荐使用格拉布斯法。

    ■多种方法结合使用:为了减少犯错误的概率,可以将3种以上统计检验法结合使用,根据多数方法的判断结果,确定可疑值是否为异常值。

    ■异常值来源:测量仪器不正常,测量环境偏离正常值较大,计算机出错,看错,读错,抄错,算错,转移错误。

    展开全文
  • R语言︱异常值检验、离群点分析、异常值处理

    万次阅读 多人点赞 2016-04-21 20:25:28
    异常值处理一般分为以下几个步骤:异常值检测、异常值筛选、异常值处理。 其中异常值检测的方法主要有:箱型图、简单统计量(比如观察极值) 异常值处理方法主要有:删除法、插补法、替换法。 提到异常值不得不说...



    每每以为攀得众山小,可、每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~

    ———————————————————————————


    笔者寄语:异常值处理一般分为以下几个步骤:异常值检测、异常值筛选、异常值处理。

    其中异常值检测的方法主要有:箱型图、简单统计量(比如观察极值)

    异常值处理方法主要有:删除法、插补法、替换法。

    提到异常值不得不说一个词:鲁棒性。就是不受异常值影响,一般是鲁棒性高的数据,比较优质。


    一、异常值检验


    异常值大概包括缺失值、离群值、重复值,数据不一致。


    1、基本函数


    summary可以显示每个变量的缺失值数量.


    2、缺失值检验

    关于缺失值的检测应该包括:缺失值数量、缺失值比例、缺失值与完整值数据筛选。

    #缺失值解决方案
    sum(complete.cases(saledata))         #is.na(saledata)
    sum(!complete.cases(saledata))
    mean(!complete.cases(saledata))       #1/201数字,缺失值比例
    saledata[!complete.cases(saledata),]  #筛选出缺失值的数值
    


    3、箱型图检验离群值


    箱型图的检测包括:四分位数检测(箱型图自带)+1δ标准差上下+异常值数据点。

    箱型图有一个非常好的地方是,boxplot之后,结果中会自带异常值,就是下面代码中的sp$out,这个是做箱型图,按照上下边界之外为异常值进行判定的。

    上下边界,分别是Q3+(Q3-Q1)、Q1-(Q3-Q1)。


    sp=boxplot(saledata$"销量",boxwex=0.7)
    title("销量异常值检测箱线图")
    xi=1.1
    sd.s=sd(saledata[complete.cases(saledata),]$"销量")
    mn.s=mean(saledata[complete.cases(saledata),]$"销量")
    points(xi,mn.s,col="red",pch=18)
    arrows(xi, mn.s - sd.s, xi, mn.s + sd.s, code = 3, col = "pink", angle = 75, length = .1)
    text(rep(c(1.05,1.05,0.95,0.95),length=length(sp$out)),labels=sp$out[order(sp$out)],
         sp$out[order(sp$out)]+rep(c(150,-150,150,-150),length=length(sp$out)),col="red")


    代码中text函数的格式为text(x,label,y,col);points加入均值点;arrows加入均值上下1δ标准差范围箭头。


    箱型图还有等宽与等深分箱法,可见另外一个博客:R语言︱噪声数据处理、数据分组——分箱法(离散化、等级化)


    4、数据去重


    数据去重数据分组合并存在一定区别,去重是纯粹的所有变量都是重复的,而数据分组合并可能是因为一些主键的重复。

    数据去重包括重复检测(table、unique函数)以及重复数据处理(unique/duplicated)。

    常见的有unique、数据框中duplicated函数,duplicated返回的是逻辑值。



    二、异常值处理


    常见的异常值处理办法是删除法、替代法(连续变量均值替代、离散变量用众数以及中位数替代)、插补法(回归插补、多重插补)

    除了直接删除,可以先把异常值变成缺失值、然后进行后续缺失值补齐。

    实践中,异常值处理,一般划分为NA缺失值或者返回公司进行数据修整(数据返修为主要方法)


    1、异常值识别

    利用图形——箱型图进行异常值检测。

    #异常值识别
    par(mfrow=c(1,2))#将绘图窗口划为1行两列,同时显示两图
    dotchart(inputfile$sales)#绘制单变量散点图,多兰图
    pc=boxplot(inputfile$sales,horizontal=T)#绘制水平箱形图
    代码来自《R语言数据分析与挖掘实战》第四节。

    2、盖帽法

    整行替换数据框里99%以上和1%以下的点,将99%以上的点值=99%的点值;小于1%的点值=1%的点值。



    (本图来自CDA DSC,L2-R语言课程,常老师所述)

    #异常数据处理
    q1<-quantile(result$tot_derog, 0.001)        #取得时1%时的变量值
    q99<-quantile(result$tot_derog, 0.999)       #replacement has 1 row, data has 0 说明一个没换
    result[result$tot_derog<q1,]$tot_derog<-q1
    result[result$tot_derog>q99,]$tot_derog<-q99
    summary(result$tot_derog)                    #盖帽法之后,查看数据情况
    fix(inputfile)#表格形式呈现数据
    
    which(inputfile$sales==6607.4)#可以找到极值点序号是啥

    把缺失值数据集、非缺失值数据集分开。

    #缺失值的处理
    inputfile$date=as.numeric(inputfile$date)#将日期转换成数值型变量
    sub=which(is.na(inputfile$sales))#识别缺失值所在行数
    inputfile1=inputfile[-sub,]#将数据集分成完整数据和缺失数据两部分
    inputfile2=inputfile[sub,]

    3、噪声数据处理——分箱法

    将连续变量等级化之后,不同的分位数的数据就会变成不同的等级数据,连续变量离散化了,消除了极值的影响。


    4、异常值处理——均值替换

    数据集分为缺失值、非缺失值两块内容。缺失值处理如果是连续变量,可以选择均值;离散变量,可以选择众数或者中位数。

    计算非缺失值数据的均值,

    然后赋值给缺失值数据。

    #均值替换法处理缺失,结果转存
    #思路:拆成两份,把缺失值一份用均值赋值,然后重新合起来
    avg_sales=mean(inputfile1$sales)#求变量未缺失部分的均值
    inputfile2$sales=rep(avg_sales,n)#用均值替换缺失
    result2=rbind(inputfile1,inputfile2)#并入完成插补的数据


    5、异常值处理——回归插补法


    #回归插补法处理缺失,结果转存
    model=lm(sales~date,data=inputfile1)#回归模型拟合
    inputfile2$sales=predict(model,inputfile2)#模型预测
    result3=rbind(inputfile1,inputfile2)

    6、异常值处理——多重插补——mice包

    注意:多重插补的处理有两个要点:先删除Y变量的缺失值然后插补
       1、被解释变量有缺失值的观测不能填补,只能删除,不能自己乱补;
       2、只对放入模型的解释变量进行插补。


    比较详细的来介绍一下这个多重插补法。笔者整理了大致的步骤简介如下:

    缺失数据集——MCMC估计插补成几个数据集——每个数据集进行插补建模(glm、lm模型)——将这些模型整合到一起(pool)——评价插补模型优劣(模型系数的t统计量)——输出完整数据集(compute)


    步骤详细介绍:

    函数mice()首先从一个包含缺失数据的数据框开始,然后返回一个包含多个(默认为5个)完整数据集的对象。

    每个完整数据集都是通过对原始数据框中的缺失数据进行插补而生成的。 由于插补有随机的成分,因此每个完整数据集都略有不同。

    其中,mice中使用决策树cart有以下几个要注意的地方:该方法只对数值变量进行插补,分类变量的缺失值保留,cart插补法一般不超过5k数据集。


    然后, with()函数可依次对每个完整数据集应用统计模型(如线性模型或广义线性模型) ,

    最后, pool()函数将这些单独的分析结果整合为一组结果。最终模型的标准误和p值都将准确地反映出由于缺失值和多重插补而产生的不确定性。


    #多重插补法处理缺失,结果转存
    library(lattice) #调入函数包
    library(MASS)
    library(nnet)
    library(mice) #前三个包是mice的基础
    imp=mice(inputfile,m=4) #4重插补,即生成4个无缺失数据集
    fit=with(imp,lm(sales~date,data=inputfile))#选择插补模型
    pooled=pool(fit)
    summary(pooled)
    result4=complete(imp,action=3)#选择第三个插补数据集作为结果

    结果解读:


    (1)imp对象中,包含了:每个变量缺失值个数信息、每个变量插补方式(PMM,预测均值法常见)、插补的变量有哪些、预测变量矩阵(在矩阵中,行代表插补变量,列代表为插补提供信息的变量, 1和0分别表示使用和未使用

    同时  利用这个代码imp$imp$sales  可以找到,每个插补数据集缺失值位置的数据补齐具体数值是啥。


    > imp$imp$sales
            1      2      3      4
    9  3614.7 3393.1 4060.3 3393.1
    15 2332.1 3614.7 3295.5 3614.7

    (2)with对象。插补模型可以多样化,比如lm,glm都是可以直接应用进去,详情可见《R语言实战》第十五章;

    (3)pool对象。summary之后,会出现lm模型系数,可以如果出现系数不显著,那么则需要考虑换插补模型;

    (4)complete对象。m个完整插补数据集,同时可以利用此函数输出。


    其他:

    mice包提供了一个很好的函数md.pattern(),用它可以对缺失数据的模式有个更好的理解。还有一些可视化的界面,通过VIM、箱型图、lattice来展示缺失值情况。可见博客:在R中填充缺失数据—mice包


    三、离群点检测


    离群点检测与第二节异常值主要的区别在于,异常值针对单一变量,而离群值指的是很多变量综合考虑之后的异常值。下面介绍一种基于聚类+欧氏距离的离群点检测方法。

    基于聚类的离群点检测的步骤如下:数据标准化——聚类——求每一类每一指标的均值点——每一类每一指标生成一个矩阵——计算欧式距离——画图判断。


    Data=read.csv(".data.csv",header=T)[,2:4]
    Data=scale(Data)
    set.seed(12)
    km=kmeans(Data,center=3)
    print(km)
    km$centers  #每一类的均值点
    
    #各样本欧氏距离,每一行
    x1=matrix(km$centers[1,], nrow = 940, ncol =3 , byrow = T)
    juli1=sqrt(rowSums((Data-x1)^2))
    x2=matrix(km$centers[2,], nrow = 940, ncol =3 , byrow = T)
    juli2=sqrt(rowSums((Data-x2)^2))
    x3=matrix(km$centers[3,], nrow = 940, ncol =3 , byrow = T)
    juli3=sqrt(rowSums((Data-x3)^2))
    dist=data.frame(juli1,juli2,juli3)
    
    ##欧氏距离最小值
    y=apply(dist, 1, min)
    plot(1:940,y,xlim=c(0,940),xlab="样本点",ylab="欧氏距离")
    points(which(y>2.5),y[which(y>2.5)],pch=19,col="red")
    





    每每以为攀得众山小,可、每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~

    ———————————————————————————

    展开全文
  • 《概率论与数理统计》第六章讲到箱线图,其中可以使用箱线图进行异常值的判断,异常值的判断与剔除是一种重要的数据预处理方法,像我平时在做曲线轨迹提取时,就需要对异常点进行剔除,所以我想应该还有其他的类似...

    《概率论与数理统计》第六章讲到箱线图,其中可以使用箱线图进行异常值的判断,异常值的判断与剔除是一种重要的数据预处理方法,像我平时在做曲线轨迹提取时,就需要对异常点进行剔除,所以我想应该还有其他的类似异常值的判断方法,今通过网络查找总结如下。

    定义:

    异常值,即在数据集中存在不合理的值,又称离群点。比如年龄为-1,笔记本电脑重量为1吨等,都属于异常值的范围。从集合角度来看,异常值即离群点,如下图所示:

    daf8e67fb9ac6eb435a10f0955fd9e50.png

    判别方法:

    1.简单统计分析

    对属性值进行一个描述性的统计,从而查看哪些值是不合理的。比如对年龄这个属性进行规约:年龄的区间在[0:200],如果样本中的年龄值不再该区间范围内,则表示该样本的年龄属性属于异常值。

    2. 3δ原则

    当数据服从正态分布:

    根据正态分布的定义可知,距离平均值3δ之外的概率为 P(|x-μ|>3δ) <= 0.003 ,这属于极小概率事件,在默认情况下我们可以认定,距离超过平均值3δ的样本是不存在的。 因此,当样本距离平均值大于3δ,则认定该样本为异常值。

    a540c211a5e4477f8d8b57cf3f5b8f57.png

    当数据不服从正态分布:

    当数据不服从正态分布,可以通过远离平均距离多少倍的标准差来判定,多少倍的取值需要根据经验和实际情况来决定。

    3.箱型图分析

    箱型图提供了一个识别异常值的标准,即大于或小于箱型图设定的上下界的数值即为异常值,箱型图如下图所示:

    6d82bb2ec65538f926dc62cb5c55a622.png

    首先我们定义下上四分位和下四分位。

    上四分位我们设为 U,表示的是所有样本中只有1/4的数值大于U

    同理,下四分位我们设为 L,表示的是所有样本中只有1/4的数值小于L

    那么,上下界又是什么呢?

    我们设上四分位与下四分位的插值为IQR,即:IQR=U-L

    那么,上界为 U+1.5IQR ,下界为: L - 1.5IQR

    箱型图选取异常值比较客观,在识别异常值方面有一定的优越性。

    常用处理方法:

    异常值的处理方法常用有四种:

    1.删除含有异常值的记录

    2.将异常值视为缺失值,交给缺失值处理方法来处理

    3.用平均值来修正

    4.不处理

    强调的是,如何判定和处理异常值,需要结合实际。

    参考《python数据分析与挖掘实战》

    原文链接:数据预处理之异常值处理_python_xzfreewind的博客-CSDN博客

    展开全文
  • 全球重力异常值提取: http://bgi.omp.obs-mip.fr/data-products/Toolbox/WGM2012-maps-vizualisation-extraction 全球磁力异常值的提取 没有找到可以网上提取某个范围的磁力值,但是可以下载WMM2015的EMAG2_V3_...
  • 异常值处理一.简介异常值,即在数据集中存在不合理的值,又称离群点。异常值判断二.判别方法1.简单统计分析对属性值进行一个描述性的统计(规定范围),从而查看哪些值是不合理的(范围以外的值)。2.3δ原则若数据...
  • 了解异常值比找到异常值更重要> Understanding Outliers — Image by author寻找异常值是技术性的,但是了异常值值是技巧和艺术的结合。作为数据科学家,我们总是倾向于"消除"异常值,因为它弄乱了预测模型-这种...
  • 异常值分析

    千次阅读 2018-07-26 09:03:31
    异常值分析是检验数据是否有录入错误以及含有不合常理的数据。忽视异常值的存在是十分危险的,不加剔除地把异常值数据放入模型中,对结果会产生不良影响;重视异常值的出现,分析其产生的原因,常常成为发现问题进而...
  • 异常值检测

    2019-04-15 09:15:59
    1. 异常值检测 异常值检测想要做的任务是从数据中找出与其他数据显著不同的数据,其具体应用有如:信用卡盗卡检测、网络攻击检测、癌细胞检测等。 2. 看做二分类? 异常值检测能不能看做一个二分类任务来建模?通常...
  • 再一次的通过写文章的方式...由于目前学习到的3种算法(线性回归、逻辑回归、随机森林),所以还是处理异常值处理异常值可以像处理缺失值的方法一样:删除或用特殊值代替如何查找到异常值?查看数据的描述统计信息d...
  • 再一次的通过写文章的方式...由于目前学习到的3种算法(线性回归、逻辑回归、随机森林),所以还是处理异常值处理异常值可以像处理缺失值的方法一样:删除或用特殊值代替如何查找到异常值?查看数据的描述统计信息d...
  • pandas数据的异常值判断、可视化、处理方式 回想一下我们小时候参加唱歌比赛,最后算分的时候总会去掉一个最高分,去掉一个最低分,将剩下的分数进行去平均。这里面就有筛选异常值的思想。一个非常夸张的异常值可能...
  • 再一次的通过写文章的方式...由于目前学习到的3种算法(线性回归、逻辑回归、随机森林),所以还是处理异常值处理异常值可以像处理缺失值的方法一样:删除或用特殊值代替如何查找到异常值?查看数据的描述统计信息d...
  • 异常值处理

    万次阅读 多人点赞 2017-05-04 11:20:14
    异常值处理是数据预处理中的一个重要步骤,随着大数据时代的到来,异常值处理也越来越重要。本文主要总结了一些常用的判断异常值的方法。 1、3-σ准则 要求数据服从正态分布,认为大于μ+3σ或小于μ—3σ的实验...
  • sparksql_标记异常值_提取异常值 参考: https://www.jianshu.com/p/56cff9f6e0be df_outliers = spark.createDataFrame([(1,143.5,5.3,28), (2,154.2,5.5,45), ...
  • 第二步:使用均值填充缺失值具体解释,参考:Cara:Python练习:数据缺失值处理​zhuanlan.zhihu.com第三步:异常值识别方法一:箱线图由图可见,sciencescore、englishscore这两列存在离群点。箱线图判断异常的的...
  • r语言中检测异常值 介绍 (Introduction) An outlier is a value or an observation that is distant from other observations, that is to say, a data point that differs significantly from other data points. ...
  • 异常值分析是检验数据是否有录入错误数据和不合常理的数据。不加剔除的把异常值代入数据分析过程中,会对结果产生不良影响,而对异常值的分析其原因,常常成为为发现问题的而改进决策的契机。异常值是指样本中的个别...
  • 在数据分析工作中,面对收集而来的数据,数据清洗是首要环节。而异常值处理是其中的一个重要...异常值判断在不同的数据中,鉴别异常值有不同的标准,常规有以下几种:(1)数字超过某个标准值这是最常用的异常值判断方...
  • 数据预处理异常值处理表中的内容(Table of Content) Definition of Outliers离群值的定义Different types of Outliers不同类型的离群值Ways to deal with Outliers处理离群值的方法Optional Content about SD & ...
  • 原标题:Python数据处理:异常值处理方法之3σ原则一、3σ原则定义异常值是指样本中的个别值,其数值明显偏离其余的观测值。异常值也称离群点,异常值的分析也称为离群点的分析。在进行机器学习过程中,需要对数据集...
  • 盖帽处理异常值

    千次阅读 2019-06-24 09:30:52
    异常值的几种情况 数据分析中,异常值是比较难于界定的,一般数据异常值会有几种情况: 单值异常 如下图所示,某市场产品客群的样本分布中,年龄为0-5岁与150-200岁即可判定为异常,一般单值异常需结合实际的...
  • # 这里我包装了一个异常值处理的代码,可以随便调用。 def outliers_proc(data, col_name, scale=3): """ 用于清洗异常值,默认用 box_plot(scale=3)进行清洗 :param data: 接收 pandas 数据格式 :param col_...
  • 超详细:R语言缺失值及异常值处理

    万次阅读 多人点赞 2018-01-26 18:09:48
    缺失值缺失值是指粗糙数据中由于缺少信息...异常值指样本中的个别值,其数值明显偏离它(或他们)所属样本的其余观测值,也称异常数据,离群值。目前人们对异常值的判别与剔除主要采用物理判别法和统计判别法两种方法。
  • 2.9 清理异常值

    2021-02-12 21:12:59
    2.9 清理异常值 1、如何清理来自真实世界的数据集合,并且在可视化之前对数据进行处理呢? 2、首先我们需要了解给定的数据,需要知道异常(outlier)是什么,并且要明白展示什么数据 3、在统计学上,中位数绝对偏差...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 35,242
精华内容 14,096
关键字:

异常值