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  • 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...

                                                                      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业务进行判断。

     

    • 相关性异常

            一般收入随年龄的增长呈现类线性趋势,如果出现下图情况,即低龄高收入者(如思聪)、高龄低收入者(如流浪老人),虽也可能属于正常情况,但还是要将其排除在建模样本外。如下为实现该散点图的SAS代码:

    • 突发异常

            如果出现下图情况,首先需要思考为什么会出现异常值,针对这种激增的异常,我一般会添加一个哑变量,用哑变量去表示该点发生了异常情况。

            一般,如果判断了该点确实为异常值,我会标记出该点并禁止其入模,这里还需要注意区分强影响点与异常值的区别,如何判断某点是异常值还是强影响点?如果模型中,排除某点后模型并无变动,则该点确实为异常值,如果排除某点后模型被完全改变了,则该点可能为强影响点。

                                                                        回归中的强影响点

           通常,回归模型可以用如下方法判断强影响点:

    • 剔出残差
    • 杠杆值
    • COOK距离
    • 协方差比

                                                                        异常值怎么处理

           一般,我习惯用盖帽法去处理数据中的异常值,即:

           如果一个置信区间左右两边各有三个标准差,即区间置信度为99%时,一般建议三倍标准差以外删除;而如果一个置信区间左右两边各有两个标准差,即区间置信度为95%,此时到底取两个还是三个标准差则取决于模型对于异常的敏感程度

           通常,回归模型对于异常的敏感程度还算可以,有异常值放在那里也问题不大,但对于对异常值非常敏感的模型,一般需要删除掉两倍标准差以外的异常值了,例如聚类分析

          我认为,比较害怕异常值的两个模型除聚类分析外,另外一个应该就属时间序列了

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  • 【数据清理】处理异常值和缺失值大杂烩识别异常值处理异常值缺失值插补插补方法插值效果检验处理缺失值的R包 识别异常值 方法1:Boxplot / 四分位数和四分位距。 方法2:当前值在平均值的±3个标准差之外。 方法...


    我本来,就只是想随便看一下有啥正儿八经处理异常值的方法,看着看着心想,看都看了那随手记一下总结一下好了,结果…我…怎么这么多陌生名词…
    都是在CSDN四处搜刮的信息,存在大段复制粘贴,本来只是写在记事本里,就没有贴原链接。

    识别异常值

    异常点检测,采用异常点检测算法对样本进行分析:
    a.常用的异常点检测算法包括偏差检测,例如聚类,最近邻等;
    b.基于统计的异常点检测算法,例如极差,四分位数间距,均差,标准差等;
    c.基于距离的异常点检测算法,主要通过距离方法来检测异常点,遍历所有的数据点之间的距离,与大部分数据的距离都比较远的点,就是异常点,主要使用的距离度量方法有绝对距离(曼哈顿距离)、欧氏距离和马氏距离等方法;
    d.基于密度的异常点检测算法,normal数据一定是处于密度集中的区域,abnormal数据一定是在相对稀疏的领域,考察当前点周围密度,可以发现局部异常点,例如LOF算法;
    e.其他异常检测算法,如Isolation Forest算法。

    方法1:Boxplot / 四分位数和四分位距。boxplot.stats()
    方法2:当前值在平均值的±3个标准差之外。
    方法3:(趋势数据)moving window,该点超出邻近n个点(window)的均值±3个标准差之外,则判断为异常值。
    方法4:(趋势数据)去掉该点时线性模型R方的变化,增加超过某值,则判断为异常值。
    方法5:(机器学习方法)SVM(支持向量机,非监督学习)、随机森林(很多很多决策树组成的森林投票出结果,RandomForestClassifier和RandomForestRegressor)、Isolation Forest算法(Isolation Forest的思路就是,如果是normal数据,你需要更多地切割平面才能区分这条数据。如果是abnormal数据,就可以用较少的平面切割。和随机森林类似,但每次选择划分属性和划分点(值)时都是随机的,而不是根据信息增益或者基尼指数来选择)、LOF算法(Local Outlier Factor,可以满足密度分散情况迥异的集合的异常点识别,使用包‘DMwR’和包‘dprep’中的lofactor()可以计算LOF算法中的局部异常因子。)
    方法6:(多样品数据,用于GWAS全基因组关联分析)PCA

    处理异常值

    方法1:改成NA,然后和缺失值一起插补。
    方法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。

    缺失值插补

    插补方法

    方法1:简单(非随机)插补。即用某个值(如均值、中位数或众数)来替换变量中的缺失值。注意,替换是非随机的,这意味着不会引入随机误差(与多重插补不同)。简单插补的一个优点是,解决“缺失值问题”时不会减少分析过程中可用的样本量。虽然 简单插补用法简单,但对于非MCAR(完全随机缺失)的数据会产生有偏的结果。若缺失数据的数目非常大,那么简单插补很可能会低估标准差、曲解变量间的相关性,并会生成不正确的统计检验的p值。应尽量避免使用该方法。选择中位数、平均数、众数中哪一个由分布决定,近似正态分布:均值插补;偏态分布:中位数插补。

    library(Hmisc)
    impute(env$Ca,mean)        ####平均值
    impute(env$K,median)       ####中位数
    env$Ca<-impute(env$Ca,mean)       ####平均值,适用于接近正态分布
    env$K<-impute(env$K,median)       ####中位数,偏态不是很严重
    

    方法2:回归插补,最大似然插补。

    inputfile$date <- as.numeric(inputfile$date)  # 将日期转换成数值型变量,为了下边的回归插补法。
    sub <- which(is.na(inputfile$sales))  # 识别缺失值所在行数
    inputfile1 <- inputfile[-sub, ]  # 将数据集分成完整数据和缺失数据两部分
    inputfile2 <- inputfile[sub, ]
    model <- lm(sales ~ date, data = inputfile1)  # 回归模型拟合
    inputfile2$sales <- predict(model, inputfile2)  # 模型预测
    result3 <- rbind(inputfile1, inputfile2)
    

    方法3:多重插补(Multiple Imputation)。思想来源于贝叶斯估计,认为待插补的值是随机的,它的值来自于已观测到的值。具体实践上通常是估计出待插补的值,然后再加上不同的噪声,形成多组可选插补值。根据某种选择依据,选取最合适的插补值。分为三个步骤:①为每个空值产生一套可能的插补值,这些值反映了无响应模型的不确定性;每个值都可以被用来插补数据集中的缺失值,产生若干个完整数据集合。②每个插补数据集合都用针对完整数据集的统计方法进行统计分析。③对来自各个插补数据集的结果,根据评分函数进行选择,产生最终的插补值。

    方法4:KNN(K临近法)。根据样本观测值之间的相关性,利用欧氏距离寻找与缺失观测最相似的k个样本中的观测,填补缺失值,DMwR包中knnInputation()函数可以实现这种方法。

    方法5:(机器学习类)决策树、随机森林(很多很多决策树组成的森林投票出结果)等等。

    方法6:(图像处理类)图像缩放的核心也就是怎么样根据已知图像计算目标图像的各点像素值。最邻近插值(近邻取样法)、双线性内插值(四邻域乘以相应的权重决定)、三次卷积法算法(4*4邻域乘以相应的权重决定)。

    插值效果检验

    在计算插补效果需要用到DMwR包的regr.eval()函数,结果中的mape值越小越好。

    处理缺失值的R包

    Amelia、mice和mi包 多重插补
    Hmisc 包含多种函数,支持简单插补、多重插补和典型变量插补
    mvnmle 对多元正态颁数据中缺失值的最大似然估计
    cat 对数线性模型中多元类别型变量的多重插补
    arrayImpute\arraryMissPattern、SeqKnn 处理微阵列缺失值数据的实用函数
    longitudinalData 相关的函数列表,比如对时间序列缺失值进行插补的一系列函数

    • 因为在做时间序列相关的数据,所以留意了一下这个包,里面的imputation()函数主要有5类插补方法:(i)linearInterpol.bisector:局域线性插补(用缺失点周围的点做线性)-末端点就近复制locf|按照全局趋势global|按照局域线性趋势local|同时考虑全局和局域bisector;(ii)copyMean.bisector:局域线性插补+复制t时其他点的均值(效果最好);(iii)就近复制-向前复制|向后复制(效果太差不建议使用);(iv)trajMean:简单插补-均值|中位数|随机一个数;(v)crossMean:交叉插补-复制t时其他点的均值|中位数|随机一个数。

    kmi 处理生存分析缺失值的Kaplan-Meier多重插补
    mix 一般位置模型中混合类别型和连续型数据的多重插补
    pan 多元面板数据或聚类的多重插补

    大规模时间序列数据自动异常检测架构:EGADS,是雅虎开发的、开源、可扩展的,异常检测综合系统。EGADS框架由三个主要部分组成:时间序列建模模块(TMM),异常检测模块(ADM)和报警模块(AM)。给定一个时间序列,TMM组件模拟产生时间序列,由ADM和AM组件进行消费处理,分别计算误差并过滤不感兴趣的异常。TMM提供时间t的xt的预测值,由ut表示。我们也将这个量称为xt的预期值(不要与期望的数学概念混淆)。TMM可以是机器学习模型,其基于数据或基于规则进行预测,在时间t上挖掘数据点xt的具体表现特征(如波动或异常)。目前,EGADS能够检测出三类异常:

    • 异常值:给定输入时间序列x,异常值是时间戳值对(t,xt),其中观测值xt与该时间序列的期望值(即 E(xt))不同。
    • 波动点(Change Points):给定输入时间序列x,波动点是指在某个时间t,其状态(行为)在这个时间序列上表现出与t前后的值不同。
    • 异常时间序列:给定一组时间序列X={xi},异常时间序列xj∈X是在X上与大多数时间序列值不一致的部分。
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  • 异常值处理

    2018-06-26 18:53:19
    机器学习异常值处理,数据预处理之异常值处理 一、什么样的值是异常值? 简单来说,即在数据集中存在不合理的值,又称离群点。 我们举个例子,做客户分析,发现客户的年平均收入是80万美元。 但是,有两个客户的年...
  • dataframe 异常值处理

    千次阅读 2020-05-28 21:10:01
    箱体处理异常值 import pandas as pd import numpy as np from collections import Counter def detect_outliers(df,n,features): print("开始处理异常值") outlier_indices = [] for col in features: Q1 = np...

    箱体处理异常值
    转载自:https://blog.csdn.net/zhuiqiuuuu/article/details/82721935

    import pandas as pd
    import numpy as np
    from collections import Counter
    
    def detect_outliers(df,n,features):    
    	print("开始处理异常值")    
    	outlier_indices = []    
    	for col in features:        
    		Q1 = np.percentile(df[col], 25)        
    		Q3 = np.percentile(df[col],75)        
    		IQR = Q3 - Q1        
    		outlier_step = 1.5 * IQR        
    		outlier_list_col = df[(df[col] < Q1 - outlier_step) | (df[col] > Q3 + outlier_step )].index     
       		outlier_indices.extend(outlier_list_col)    
    	
    	outlier_indices = Counter(outlier_indices)
    	multiple_outliers = list( k for k, v in outlier_indices.items() if v > n )    
    	return multiple_outliers   
    
    Outliers_to_drop = detect_outliers(data,0,['target_Kwh'])
    data = data.drop(Outliers_to_drop,axis=0).reset_index(drop=True)

    代码中n表示行异常的次数,即检查的行中,异常的column次数大于n,才被选定。

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  • 数据预处理 数据常见的预处理方法 (异常值剔除,空值填充,归一化,离散化 等) ...异常值(空值)处理 异常值主要分为NULL值\重复值\明显不在数据范围内等等 异常值处理方法: 删除记录\数据填充\不处理 ...

    数据预处理

    数据常见的预处理方法 (缺失值处理, 异常值剔除,归一化,离散化 等)
    这一篇文章主要介绍缺失值处理\异常值处理 主要是因为他们有比较相似的处理流程.

    缺失值处理

    包括记录缺失\字段信息缺失, 对数据分析有较大的影响, 导致不确定性增加.
    选用哪种方法需要较多的实践经验.
    缺失值处理方法:
    删除记录\数据插补\不处理

    01 判定是否有缺失值 .isnull() .notnull()

    s = pd.Series([12,33,45,23,np.nan,np.nan,66,54,np.nan,99])
    df = pd.DataFrame({'value1':[12,33,45,23,np.nan,np.nan,66,54,np.nan,99,190],
                      'value2':['a','b','c','d','e',np.nan,np.nan,'f','g',np.nan,'g']})
    # 判定是否有缺失值, 返回True  False
    print(s.isnull())
    print(df.isnull())
    print(df["value2"].isnull())
    
    如果要知道有多少条数据是有null值的
    df["value2"].isnull().sum()  返回True的求和
    如果要查询所有列的缺失值情况
    df.isnull().sum() 会得到每一列缺失值的总数
    

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    02 筛选非缺失值

    # 查看缺失项  意义不大
    print(df[df["value1"].isnull()])
    
    # 筛选非缺失值 用的比较多
    print(df[df["value1"].notnull()])
    print(df[df["value1"].isnull()==False])
    

    在这里插入图片描述
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    03 删除缺失值 dropna

    可用于Series DataFrame, 存在inplace参数, 为True的话, 改变自身值.

    s = pd.Series([12,33,45,23,np.nan,np.nan,66,54,np.nan,99])
    df = pd.DataFrame({'value1':[12,33,45,23,np.nan,np.nan,66,54,np.nan,99,190],
                      'value2':['a','b','c','d','e',np.nan,np.nan,'f','g',np.nan,'g']})
    s.dropna()
    df.dropna() #两列的null值都被删除 返回两列值
    df["value1"].dropna()  #删除"value1"的null值,返回1列值
    
    # 可以通过subset参数来删除在age和sex中含有空数据的全部行
    df4 = df4.dropna(subset=["age", "sex"])
    

    在这里插入图片描述

    04 填充\替换缺失值 .fillna() .replace()

    s.fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None, **kwargs)
    value:填充值
    method参数:
    pad / ffill → 用之前的数据填充
    backfill / bfill → 用之后的数据填充
    注意inplace参数 是否替换原始值

    s = pd.Series([12,33,45,23,np.nan,np.nan,66,54,np.nan,99])
    df = pd.DataFrame({'value1':[12,33,45,23,np.nan,np.nan,66,54,np.nan,99,190],
                      'value2':['a','b','c','d','e',np.nan,np.nan,'f','g',np.nan,'g']})
    # 使用0填充
    s.fillna(0,replace=True)
    df.fillna(0,replace=True)
    # 使用之前\之后的值填充 method
    s.fillna(method="ffill",inplace=True)
    df.fillna(method="bfill",inplace=True)
    

    填充0的截图
    在这里插入图片描述
    填充前\后值的截图
    在这里插入图片描述
    使用replace 替换
    df.replace(to_replace=None, value=None, inplace=False, limit=None, regex=False, method=‘pad’, axis=None)
    to_replace → 被替换的值
    value → 替换值

    s = pd.Series([12,33,45,23,np.nan,np.nan,66,54,np.nan,99])
    df = pd.DataFrame({'value1':[12,33,45,23,np.nan,np.nan,66,54,np.nan,99,190],
                      'value2':['a','b','c','d','e',np.nan,np.nan,'f','g',np.nan,'g']})
    s.replace(np.nan,"缺失的值")
    

    在这里插入图片描述

    05 缺失值插补(3个思路)

    思路: 均值\中位数\众数插补, 临近值插补, 插值法
    0501 均值\中位数\众数插补

    s = pd.Series([1,2,3,np.nan,3,4,5,5,5,5,np.nan,np.nan,6,6,7,12,2,np.nan,3,3])
    print("均值:{}".format(s.mean()))
    print("中位数:{}".format(s.median()))
    print("众数:{}".format(s.mode().tolist()))
    s.fillna(s.median(),inplace=True)
    s
    

    0502 临近值插补
    详见上文 使用replace 替换

    0503 插值法–拉格朗日插值法
    数学原理:
    在这里插入图片描述
    使用scipy包, 使用已知值生成多项式

    # 代码辅助理解
    from scipy.interpolate import lagrange
    x = [3,6,9,12]
    y = [10,8,4,2]
    print(lagrange(x,y))
    print("当x=2, y={}".format(lagrange(x,y)(2)))
    

    在这里插入图片描述

    # 代码演示实际应用
    
    
    

    异常值处理

    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.

    异常值分析 → 3σ原则 / 箱型图分析
    异常值处理方法 → 删除 / 修正填补

    异常值分析及处理(3σ原则\箱型图分析)

    优先使用箱型图
    3σ原则
    σ是标准差, 3σ原则是指如果数据服从正态分布, 异常值被定义为一组测定值中与平均值的偏差超过3倍的值 --> p(|x-μ| > 3σ) <= 0.003
    1 需要首先计算 均值\标准差, 判定是否服从正态分布
    2 根据公式 (|x-μ| > 3σ) 是异常值, 得到非异常值
    3 图表表达

    import numpy as np
    import pandas as pd
    import matplotlib.pyplot as plt
    from scipy import stats
    % matplotlib inline
    #创建数据
    data = pd.Series(np.random.randn(10000)*100)
    u = data.mean()
    std = data.std()
    print("u,std:{}".format((u,std)))
    #正态性检验, 返回统计量D的值,P值; 
    #D的值越接近0就越表明数据和标准正态分布拟合得越好,
    #如果P值>指定水平(5%),不拒绝原假设,可以认为样本数据服从给定分布,否则接受备择假设
    stats.kstest(data,"norm",(u,std))
    

    在这里插入图片描述

    # 建立画布
    fig = plt.figure(figsize = (20,10)) #画布的大小
    ax1 = fig.add_subplot(3,2,1) #添加图表 (总行数,纵列数,所在位置)
    data.plot(kind="kde", grid=True, style="-k",title="密度曲线")
    plt.axvline(3*std,hold=None, color="r", linestyle="--", alpha=0.8)
    plt.axvline(-3*std,hold=None, color="r", linestyle="--", alpha=0.8)
    
    error = data[np.abs(data-u) > 3*std] #检测异常值
    data_c = data[np.abs(data-u) <= 3*std]
    print("异常值的条数:{}".format(len(error))
    ax2 = fig.add_subplot(3,2,2)
    plt.scatter(data_c.index,data_c,color="k", marker=".", alpha=0.3)
    plt.scatter(error.index,error,color="r", marker=".", alpha=0.5)
    
    ax3 = fig.add_subplot(3,2,3)
    data.plot(kind="kde", grid=True, style="-k",title="密度曲线")
    plt.axvline(2*std,hold=None, color="r", linestyle="--", alpha=0.8)
    plt.axvline(-2*std,hold=None, color="r", linestyle="--", alpha=0.8)
    error = data[np.abs(data-u) > 2*std]
    data_c = data[np.abs(data-u) <= 2*std]
    
    error = data[np.abs(data-u) > 2*std]
    data_c = data[np.abs(data-u) <= 2*std]
    ax4 = fig.add_subplot(3,2,4)
    plt.scatter(data_c.index,data_c,color="k", marker=".", alpha=0.3)
    plt.scatter(error.index,error,color="r", marker=".", alpha=0.5)
    

    在这里插入图片描述
    箱型图分析
    1 箱型图看数据分布情况
    2 查看基本统计量, 计算分位差
    3 筛选出error值, 剔除error值
    4 图表表达

    # 1 箱型图
    fig = plt.figure(figsize = (10,6))
    ax1 = fig.add_subplot(2,1,1)
    color = dict(boxes='DarkGreen', whiskers='DarkOrange', medians='DarkBlue', caps='Gray')
    data.plot.box(vert=False, grid = True,color = color,ax = ax1,label = '样本数据')
    
    # 2 查看基本统计量, 计算分位差
    s = data.describe()
    print(s)
    q1 = s['25%']
    q3 = s['75%']
    iqr = q3 -q1
    mi = q1-1.5*iqr
    ma = q3+1.5*iqr
    print("分位差:{:.3f}, 上限:{:.3f}, 下限:{:.3f}".format(iqr,ma,mi))
    
    # 3 筛选出error值, 剔除error值 
    error = data[(data<mi) | (data>ma)]
    data_c = data[(data>=mi) & (data<=ma)]
    ax2 = fig.add_subplot(2,1,2)
    plt.scatter(data_c.index, data_c, color="k", marker=".", alpha=0.3)
    plt.scatter(error.index, error, color="r", marker=".", alpha=0.6)
    plt.xlim([-10,10010]) # 设置x轴的区间范围
    plt.grid() # 添加网格线
    

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  • Python数据预处理--异常值处理

    千次阅读 2020-05-15 07:43:04
    异常值处理异常值分析3σ原则创建数据、计算均值和标准差、筛选异常值绘制数据密度曲线利用散点图绘制出数据和异常值箱型图分析, 较准确箱型图看数据分布情况计算基本统计量和分位差计算异常值条数图表表达 ...
  • 数据分析学习总结笔记04:异常值处理1 异常值概述2 如何判断异常值2.1 简单的统计分析2.2 3δ原则2.3 四分位数检验/箱型图分析2.4 格拉布斯检验2.5 基于模型检测2.6 基于距离检测2.7 基于密度检测3 如何处理异常值 ...
  • 数据清洗之 异常值处理

    千次阅读 2020-04-20 15:26:49
    数据清洗异常值处理
  • # 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_...
  • 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 & ...
  • 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...
  • 数据异常值处理

    千次阅读 2019-06-09 17:02:38
    在我们进行数据处理的时候,经常会遇到异常的数据点,偏离平均值或者中位数比较远的点,这种异常值我们可以通过以下三种方式进行处理: 1,3西格玛法,即计算出数据的均值以及标准差,距离均值3个标准差之外的点...
  • 异常值处理

    千次阅读 2019-02-25 22:24:54
    最近看到数据分析师秋招时关于异常值处理的问题,小白上网搜了以下,特在此做一下总结。 何为异常值处理,小白要分异常值处理两步来介绍。 异常值:对整体样本数据结构表达时,通常抓住整体样本一般性的性质,而...
  • python异常值如何处理_如何处理异常

    千次阅读 2020-07-01 06:55:52
    python异常值如何处理 最近,我与一个朋友进行了讨论,他是一个相对初级但很聪明的软件开发人员。 她问我有关异常处理的问题。 这些问题指出了一种技巧和窍门,肯定有它们的清单。 但是我坚信我们编写软件的方式...
  • 去噪/异常值处理

    千次阅读 2018-04-11 22:52:45
    异常值对模型的影响有时是比较显著地,去掉噪声/异常值有利于提升训练结果。关键是定义什么是异常值/噪声,以及如何去掉他。通过业务理解分析去除噪声.异常值检测:异常点检测,采用异常点检测算法对样本进行分析:...
  • 数据预处理之异常值处理

    万次阅读 多人点赞 2017-08-09 19:53:51
    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
  • 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...常用的处理异常值的方法有以下三种: (1)简单统计量分析 可以先对变...
  • 数据处理异常值分析、处理

    千次阅读 2018-07-30 21:52:41
    异常值的分析方法 1、简单统计量分析 做一个描述性统计,进而查看哪些数据不合理。最常用的是最大值和最小值,如年龄的最大值199,则存在异常。 2、3σ原则 针对服从正态分布的数据, 3、箱形图分析(R语言)...
  • 拓端tecdat|数据预处理之异常值处理

    万次阅读 2019-06-17 17:25:32
    通常,我们倾向于在构建模型时忽略异常值,这不是一个明智的做法, 异常值使数据偏移并降低准确性,在此让我们进一步了解异常处理。 什么样的值是异常值异常值是分析师和数据科学家常用的术语,因为它需要密切...
  • 处理异常值的应用场景 在收集数据的过程中,可能由于人为录入错误等原因,会出现明显不合法的数据,需要在进一步分析之前对这些值进行判定并且处理,才能得到合理的数据分析和挖掘的结果。 预览 对异常值采用以下...
  • 一本讲述异常值的分类及其相应处理方法的书籍,里面详细描述了异常值产生的原因和从不同角度解决的办法。

空空如也

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如何处理异常值