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  • 数据挖掘数据预处理之:异常值检测
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    2016-01-05 13:16:52
    爱数据点评:
      在 数据挖掘中,数据预处理占据了 数据挖掘 大数据的时间。同时数据预处理过程的好坏,也直接决定了后续数据挖掘模型的预测效果和实用性。这其中很重要一个方面是对于异常数据的识别,因为异常数据的处理直接会造成模型性能。

    异常检测方法
    异常对象被称作离群点。异常检测也称偏差检测和例外挖掘。
    常见的异常成因:数据来源于不同的类(异常对象来自于一个与大多数数据对象源(类)不同的源(类)的思想),自然变异,以及数据测量或收集误差。
    异常检测的方法:
    (1)基于模型的技术:首先建立一个数据模型,异常是那些同模型不能完美拟合的对象;如果模型是簇的集合,则异常是不显著属于任何簇的对象;在使用回归模型时,异常是相对远离预测值的对象。
    (2)基于邻近度的技术:通常可以在对象之间定义邻近性度量,异常对象是那些远离其他对象的对象。
    (3)基于密度的技术:仅当一个点的局部密度显著低于它的大部分近邻时才将其分类为离群点。
     
    统计方法

    统计学方法是基于模型的方法,即为数据创建一个模型,并且根据对象拟合模型的情况来评估它们。大部分用于离群点检测的统计学方法都是构建一个概率分布模型,并考虑对象有多大可能符合该模型。离群点的概率定义:离群点是一个对象,关于数据的概率分布模型,它具有低概率。这种情况的前提是必须知道数据集服从什么分布,如果估计错误就造成了重尾分布。异常检测的混合模型方法:对于异常检测,数据用两个分布的混合模型建模,一个分布为普通数据,而另一个为离群点。
           聚类和异常检测目标都是估计分布的参数,以最大化数据的总似然(概率)。聚类时,使用EM算法估计每个概率分布的参数。然而,这里提供的异常检测技术使用一种更简单的方法。初始时将所有对象放入普通对象集,而异常对象集为空。然后,用一个迭代过程将对象从普通集转移到异常集,只要该转移能提高数据的总似然(其实等价于把在正常对象的分布下具有低概率的对象分类为离群点)。(假设异常对象属于均匀分布)。异常对象由这样一些对象组成,这些对象在均匀分布下比在正常分布下具有显著较高的概率。
           优缺点:
    (1)有坚实的统计学理论基础,当存在充分的数据和所用的检验类型的知识时,这些检验可能非常有效;
    (2)对于多元数据,可用的选择少一些,并且对于高维数据,这些检测可能性很差。
     
    基于邻近度的离群点检测

    一个对象是异常的,如果它远离大部分点。这种方法比统计学方法更一般、更容易使用,因为确定数据集的有意义的邻近性度量比确定它的统计分布更容易。一个对象的离群点得分由到它的k-最近邻的距离给定。离群点得分对k的取值高度敏感。如果k太小(例如1),则少量的邻近离群点可能导致较低的离群点得分;如果K太大,则点数少于k的簇中所有的对象可能都成了离群点。为了使该方案对于k的选取更具有鲁棒性,可以使用k个最近邻的平均距离。
    优缺点:
    (1)简单;
    (2)缺点:基于邻近度的方法需要O(m2)时间,大数据集不适用;
    (3)该方法对参数的选择也是敏感的;
    (4)不能处理具有不同密度区域的数据集,因为它使用全局阈值,不能考虑这种密度的变化。
     
    基于密度的离群点检测

    从基于密度的观点来说,离群点是在低密度区域中的对象。一个对象的离群点得分是该对象周围密度的逆。基于密度的离群点检测与基于邻近度的离群点检测密切相关,因为密度通常用邻近度定义。一种常用的定义密度的方法是,定义密度为到k个最近邻的平均距离的倒数。如果该距离小,则密度高,反之亦然。另一种密度定义是使用DBSCAN聚类算法使用的密度定义,即一个对象周围的密度等于该对象指定距离d内对象的个数。需要小心的选择d,如果d太小,则许多正常点可能具有低密度,从而具有高离群点得分。如果d太大,则许多离群点可能具有与正常点类似的密度(和离群点得分)。使用任何密度定义检测离群点具有与基于邻近度的离群点方案类似的特点和局限性。特殊地,当数据包含不同密度的区域时,它们不能正确的识别离群点。为了正确的识别这种数据集中的离群点,我们需要与对象邻域相关的密度概念,也就是定义相对密度。常见的有两种方法:
    (1)使用基于SNN密度的聚类算法使用的方法;
    (2)用点x的密度与它的最近邻y的平均密度之比作为相对密度。使用相对密度的离群点检测(局部离群点要素LOF技术):首先,对于指定的近邻个数(k),基于对象的最近邻计算对象的密度density(x,k),由此计算每个对象的离群点得分;然后,计算点的邻近平均密度,并使用它们计算点的平均相对密度。这个量指示x是否在比它的近邻更稠密或更稀疏的邻域内,并取作x的离群点得分(这个是建立在上面的离群点得分基础上的)。
    优缺点:
    (1)给出了对象是离群点的定量度量,并且即使数据具有不同的区域也能够很好的处理;
    (2)与基于距离的方法一样,这些方法必然具有O(m2)的时间复杂度。对于低维数据使用特定的数据结构可以达到O(mlogm);
    (3)参数选择是困难的。虽然LOF算法通过观察不同的k值,然后取得最大离群点得分来处理该问题,但是,仍然需要选择这些值的上下界。

    基于聚类的技术
    一种利用聚类检测离群点的方法是丢弃远离其他簇的小簇。这个方法可以和其他任何聚类技术一起使用,但是需要最小簇大小和小簇与其他簇之间距离的阈值。这种方案对簇个数的选择高度敏感。使用这个方案很难将离群点得分附加到对象上。一种更系统的方法,首先聚类所有对象,然后评估对象属于簇的程度(离群点得分)(基于原型的聚类可用离中心点的距离来评估,对具有目标函数的聚类技术该得分反映删除对象后目标函数的改进(这个可能是计算密集的))。基于聚类的离群点:一个对象是基于聚类的离群点,如果该对象不强属于任何簇。离群点对初始聚类的影响:如果通过聚类检测离群点,则由于离群点影响聚类,存在一个问题:结构是否有效。为了处理该问题,可以使用如下方法:对象聚类,删除离群点,对象再次聚类(这个不能保证产生最优结果)。还有一种更复杂的方法:取一组不能很好的拟合任何簇的特殊对象,这组对象代表潜在的离群点。随着聚类过程的进展,簇在变化。不再强属于任何簇的对象被添加到潜在的离群点集合;而当前在该集合中的对象被测试,如果它现在强属于一个簇,就可以将它从潜在的离群点集合中移除。聚类过程结束时还留在该集合中的点被分类为离群点(这种方法也不能保证产生最优解,甚至不比前面的简单算法好,在使用相对距离计算离群点得分时,这个问题特别严重)。
       对象是否被认为是离群点可能依赖于簇的个数(如k很大时的噪声簇)。该问题也没有简单的答案。一种策略是对于不同的簇个数重复该分析。另一种方法是找出大量小簇,其想法是(1)较小的簇倾向于更加凝聚,(2)如果存在大量小簇时一个对象是离群点,则它多半是一个真正的离群点。不利的一面是一组离群点可能形成小簇而逃避检测。
           优缺点:
    (1)基于线性和接近线性复杂度(k均值)的聚类技术来发现离群点可能是高度有效的;
    (2)簇的定义通常是离群点的补,因此可能同时发现簇和离群点;
    (3)产生的离群点集和它们的得分可能非常依赖所用的簇的个数和数据中离群点的存在性;
    (4)聚类算法产生的簇的质量对该算法产生的离群点的质量影响非常大。
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  • 数据挖掘:数据处理-异常值处理

    千次阅读 2020-04-22 20:31:42
    数据挖掘:数据处理-异常值处理 1,什么是异常值?    异常值即是样本数据中的离群点,将那些明显与其他样本不同的数据视为异常值异常值虽然数量较少,但是对于模型(对异常值敏感的模型)的影响很大,所以必须...

    1,什么是异常值?
       异常值即是样本数据中的离群点,将那些明显与其他样本不同的数据视为异常值。异常值虽然数量较少,但是对于模型(对异常值敏感的模型)的影响很大,所以必须对异常值进行处理。

    在这里插入图片描述

    2,异常值的来源
       异常值的来源主要分为人为误差和自然误差,具体来说包括以下几类:数据输入错误、测量误差、实验误差、故意异常值、数据处理错误、抽样错误、自然异常值。总而言之,在数据处理的任何环节都有可能产生异常值。

    3,异常值识别
       最常用的检测异常值的方法是可视化,从可视化结果中发现离群点,从而发现异常值,具体可以使用各种可视化方法,如Box plot,Histogram,Scatter Plot。同时也还可通过统计学的方法识别异常值:
    (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在该区间范围内,则表示该样本的年龄属性属于异常值。
    (2)小于5%或大于95%的任何值都可以被认为是异常值,这种判定方法是比较粗糙的。
    (3)3δ原则: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。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。
    (4)箱线图分析:箱线图(Boxplot)也称箱须图(Box-whisker Plot),是利用数据中的五个统计量:最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数与最大值来描述数据的一种方法,它也可以粗略地看出数据是否具有有对称性,分布的分散程度等信息。箱线图识别异常点的具体方法如下:首先计算出第一四分位数(Q1)、中位数、第三四分位数(Q3)。中位数我们都知道,就是将一组数字按从小到大的顺序排序后,处于中间位置(也就是50%位置)的数字。 同理,第一四分位数、第三四分位数是按从小到大的顺序排序后,处于25%、75%的数字。令 IQR=Q3−Q1,那么 Q3+1.5(IQR) 和 Q1−1.5(IQR) 之间的值就是可接受范围内的数值,这两个值之外的数认为是异常值。在Q3+1.5IQR(四分位距)和Q1-1.5IQR处画两条与中位线一样的线段,这两条线段为异常值截断点,称其为内限;在Q3+3IQR和Q1-3IQR处画两条线段,称其为外限。 处于内限以外位置的点表示的数据都是异常值,其中在内限与外限之间的异常值为温和的异常值(mild outliers),在外限以外的为极端的异常值的异常值(extreme outliers)。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。

    箱线图

    4,异常值处理
       异常值的处理方法类似于缺失值处理方法:
    (1)删除:删除含有异常值的样本。
    (2)视为缺失值:将异常值视为缺失值,使用缺失值处理方法来处理。
    (3)单独处理:如果有大量异常值,应该在统计模型中单独对待它们。 其中一个方法是将异常数据视为单独的一组,为两组样本分别建立模型,然后组合输出。

    参考:
    https://blog.csdn.net/jyxmust/article/details/80659324

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  • 在统计学中,离群点是并不属于特定族群的数据点,是与其它相距甚远的异常观测。离群点是一种与其它结构良好的数据不同的观测。 例如,你可以很清楚地看到这个列表中的离群点:[20,24,22,19,29,18,4300,30,18] 当...

    通过鉴别故障来检测异常对任何业务来说都很重要。本文作者总结了五种用于检测异常的方法,下面一起来看看吧。

    什么是异常/离群点?

    在这里插入图片描述
    在统计学中,离群点是并不属于特定族群的数据点,是与其它值相距甚远的异常观测。离群点是一种与其它结构良好的数据不同的观测值。

    例如,你可以很清楚地看到这个列表中的离群点:[20,24,22,19,29,18,4300,30,18]

    当观测值是一堆数字且都是一维时,辨别离群点很容易,但如果有数以千计的观测值或数据是多维的,你可能会需要更机智的方法来检测这些离群点。

    我们为什么要关注异常值?

    检测离群点或异常值是数据挖掘的核心问题之一。数据的爆发和持续增长以及物联网设备的传播,使我们重新思考处理异常的方式以及通过观察这些异常来构建的应用场景。

    我们现在可以通过智能手表和手环每几分钟检测一次心率。检测心率数据中的异常可以帮助预测心脏疾病。交通模式中的异常检测可以帮助预测事故。异常检测还可用于识别网络基础设施和服务器间通信的瓶颈。因此,基于异常检测构建的使用场景和解决方案是无限的。

    我们需要检测异常的另一个原因是,当为机器学习模型准备数据集时,这一点很重要:检测所有的离群点并解决它们或者第一时间弄清楚为什么会存在这些离群点。

    下面,作者将从最简单的方法开始,带领我们探索五种检测异常的常用方法。

    方法 1—均方差

    在统计学中,如果一个数据分布近似正态,那么大约 68% 的数据值会在均值的一个标准差范围内,大约 95% 会在两个标准差范围内,大约 99.7% 会在三个标准差范围内。
    在这里插入图片描述

    因此,如果你有任何数据点超过标准差的 3 倍,那么这些点很有可能是异常值或离群点。

    下面看一些代码。

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    seed(1)
    anomalies = []
    # multiply and add by random numbers to get some real values
    data = np.random.randn(50000) * 20 + 20
    # Function to Detection Outlier on one-dimentional datasets.
    def find_anomalies(random_data):
    # Set upper and lower limit to 3 standard deviation
    random_data_std = std(random_data)
    random_data_mean = mean(random_data)
    anomaly_cut_off = random_data_std * 3
    lower_limit = random_data_mean - anomaly_cut_off
    upper_limit = random_data_mean + anomaly_cut_off
    print(lower_limit)
    # Generate outliers
    for outlier in random_data:
    if outlier > upper_limit or outlier < lower_limit:
    anomalies.append(outlier)
    return anomalies
    find_anomalies(data)
    

    这段代码的输出是一组大于 80 或小于-40 的值。注意,输入的数据集是一维的。接下来,我们探索一些用于多维数据集的更先进方法。

    方法 2—箱形图

    在这里插入图片描述

    箱形图是数字数据通过其四分位数形成的图形化描述。这是一种非常简单但有效的可视化离群点的方法。考虑把上下触须作为数据分布的边界。任何高于上触须或低于下触须的数据点都可以认为是离群点或异常值。这里是绘制箱形图的代码:

    import seaborn as sns
    import matplotlib.pyplot as plt
    sns.boxplot(data=random_data)
    

    上述代码绘制了下图。正如你所看到的,任何高于 75 或低于-35 的点都被认为是离群点。结果和上面方法 1 非常接近。
    在这里插入图片描述

    箱形图剖析:

    四分位间距 (IQR) 的概念被用于构建箱形图。IQR 是统计学中的一个概念,通过将数据集分成四分位来衡量统计分散度和数据可变性。

    简单来说,任何数据集或任意一组观测值都可以根据数据的值以及它们与整个数据集的比较情况被划分为四个确定的间隔。四分位数会将数据分为三个点和四个区间。

    四分位间距对定义离群点非常重要。它是第三个四分位数和第一个四分位数的差 (IQR = Q3 -Q1)。在这种情况下,离群点被定义为低于箱形图下触须(或 Q1 − 1.5x IQR)或高于箱形图上触须(或 Q3 + 1.5x IQR)的观测值。

    在这里插入图片描述

    来源:维基百科
    在这里插入图片描述

    方法 3—DBScan 聚类

    DBScan 是一种用于把数据聚成组的聚类算法。它同样也被用于单维或多维数据的基于密度的异常检测。其它聚类算法比如 k 均值和层次聚类也可用于检测离群点。在本例中,作者将展示一个使用 DBScan 的示例。在开始之前,需要先了解一些重要的概念:

    核心点:为了理解核心点的概念,我们需要访问一些用于定义 DBScan 任务的超参数。第一个超参数是 min_samples。这只是形成簇所需的最小核心点数量。第二个重要的超参数是 eps。eps 可以视为同一个簇中两个样本之间的最大距离。

    边界点与核心点位于同一个簇中,但前者距离簇的中心要远得多。

    图源:https://stackoverflow.com/questions/34394641/dbscan-clustering-what-happens-when-border-point-of-one-cluster-is-considered

    其它任何点都被称作噪声点,它们是不属于任何簇的数据点。它们可能是异常的或非异常的,需要进一步研究。

    以上代码的输出为 94。这是噪声点的总数。SKLearn 标记噪声点为-1。这种方法的缺点是维度越高,精度就越低。你还需要做一些假设,例如估计 eps 的正确值,这可能是一个挑战。

    from sklearn.cluster import DBSCAN
    seed(1)
    random_data = np.random.randn(50000,2) * 20 + 20
    outlier_detection = DBSCAN(min_samples = 2, eps = 3)
    clusters = outlier_detection.fit_predict(random_data)
    list(clusters).count(-1)
    

    方法 4—孤立森林

    孤立森林是一种无监督学习算法,属于组合决策树家族。这种方法和以上所有方法都不同。之前的所有方法都在试图寻找数据的常规区域,然后将任何在此定义区域之外的点都视为离群点或异常值。

    这种方法的工作方式不同。它明确地隔离异常值, 而不是通过给每个数据点分配一个分数来分析和构造正常的点和区域。它利用了这样一个事实:异常值只是少数,并且它们具有与正常实例非常不同的属性值。

    该算法适用于高维数据集,并且被证明是一种非常有效的异常检测方法。由于本文关注的是实现,而不是理论,因此作者不打算进一步讨论算法的工作原理。但是,周志华合著的论文《Isolation Forest》涵盖了其工作方式的全部细节。

    from sklearn.ensemble import IsolationForest
    import numpy as np
    np.random.seed(1)
    random_data = np.random.randn(50000,2) * 20 + 20
    clf = IsolationForest( behaviour = "new", max_samples=100, random_state = 1, contamination= "auto")
    preds = clf.fit_predict(random_data)
    predsfrom sklearn.ensemble import IsolationForest
    import numpy as np
    np.random.seed(1)
    random_data = np.random.randn(50000,2) * 20 + 20
    clf = IsolationForest( behaviour = "new", max_samples=100, random_state = 1, contamination= "auto")
    preds = clf.fit_predict(random_data)
    preds
    

    这段代码会输出序列中每个数据点的预测结果。如果结果是-1,说明这个特定数据点是离群点。如果是 1,就说明该数据点不是离群点。

    方法 5—Robust Random Cut Forest

    Random Cut Forest (RCF) 算法是亚马逊用于异常检测的无监督算法。它也通过关联异常分数来工作。较低的分数值表示数据点点是正常的,较高的分数值则表示数据中存在异常。

    「低」和「高」的定义取决于应用,但一般实践表明,超过平均分三个标准差的分数被认为是异常的。算法的细节可以在论文《Robust Random Cut Forest Based Anomaly Detection On Streams》里找到。

    这个算法的优点在于它可以处理非常高维的数据。它还可以处理实时流数据(内置 AWS Kinesis Analytics)和离线数据。

    作者在下面的视频中更详细地解释了这个概念:

    https://youtu.be/yx1vf3uapX8

    本文给出了与孤立森林相比的一些性能基准。本文的研究结果表明,RCF 比孤立森林更准确、更快速。

    完整的代码可以在这里找到:

    https://github.com/awslabs/amazon-sagemaker-examples/tree/master/introduction_to_amazon_algorithms/random_cut_forest

    结论

    我们生活的世界里数据每秒钟都在增长。如果使用不当,数据会随着时间而贬值。在在线数据流或离线数据集中发现异常对于识别业务中的问题,主动构建解决方案以在问题发生之前发现问题,甚至在探索性数据分析(EDA)阶段为 ML 准备数据集都至关重要。

    原文链接:https://towardsdatascience.com/5-ways-to-detect-outliers-that-every-data-scientist-should-know-python-code-70a54335a623

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  • 数据处理之异常值处理

    千次阅读 2021-03-17 19:52:39
    虽然异常值不常出现,但是又会对实际项目分析有影响,造成结果的偏差,所以在数据挖掘的过程中不能不重视。 异常值出现的原因 数据集中的异常值可能是由于传感器故障、人工录入错误或异常事件导致。如果忽视这些异常...

    异常值是指那些在数据集中存在的不合理的值,需要注意的是,不合理的值是偏离正常范围的值,不是错误值。比如人的身高为-1m,人的体重为1吨等,都属于异常值的范围。虽然异常值不常出现,但是又会对实际项目分析有影响,造成结果的偏差,所以在数据挖掘的过程中不能不重视。

    异常值出现的原因

    数据集中的异常值可能是由于传感器故障、人工录入错误或异常事件导致。如果忽视这些异常值,在某些建模场景下就会导致结论的错误(如线性回归模型、K均值聚类等),所以在数据的探索过程中,有必要识别出这些异常值并处理好它们。

    异常值检测

    简单统计分析

    最常用的统计量是最大值和最小值,用来判断这个变量的取值是否超出合理的范围。

    3σ原则

    3σ原则是建立在正态分布的等精度重复测量基础上而造成奇异数据的干扰或噪声难以满足正态分布。
    在这里插入图片描述
    正态分布,又叫做高斯分布。特征为中间高两边低左右对称。

    正态分布特性:

    • 集中性:曲线的最高峰位于正中央,并且位置为均数所在的位置。
    • 对称性:以均数所在的位置为中心呈左右对称,并且曲线两段无限趋近于横轴。
    • 均匀变动性:正态分布曲线以均数所在的位置为中心均匀向左右两侧下降。

    正态分布函数公式如下:
    在这里插入图片描述
    如果一组测量数据中的某个测量值的残余误差的绝对值 νi>3σ,则该测量值为坏值,应剔除。通常把等于 ±3σ的误差作为极限误差,对于正态分布的随机误差,落在 ±3σ以外的概率只有 0.27%,它在有限次测量中发生的可能性很小,故存在3σ准则。3σ准则是最常用也是最简单的粗大误差判别准则,它一般应用于测量次数充分多( n ≥30)或当 n>10做粗略判别时的情况。

    σ代表标准差,μ代表均值

    样本数据服从正态分布的情况下:

    • 数值分布在(μ-σ,μ+σ)中的概率为0.6826
    • 数值分布在(μ-2σ,μ+2σ)中的概率为0.9544
    • 数值分布在(μ-3σ,μ+3σ)中的概率为0.9974
      在这里插入图片描述
      可以认为,Y 的取值几乎全部集中在(μ-3σ,μ+3σ)区间内,超出这个范围的可能性仅占不到0.3%。

    箱线图

    箱线图是通过数据集的四分位数形成的图形化描述,是非常简单而且效的可视化离群点的一种方法。
    上下须为数据分布的边界,只要是高于上须,或者是低于下触须的数据点都可以认为是离群点或异常值。
    在这里插入图片描述
    下四分位数:25%分位点所对应的值(Q1)

    中位数:50%分位点对应的值(Q2)

    上四分位数:75%分位点所对应的值(Q3)

    上须:Q3+1.5(Q3-Q1)

    下须:Q1-1.5(Q3-Q1)

    其中Q3-Q1表示四分位差

    异常值处理

    删除

    直接将含有异常值的记录删除,通常有两种策略:整条删除和成对删除。这种方法最简单简单易行,但缺点也不容忽视,一是在观测值很少的情况下,这种删除操作会造成样本量不足;二是,直接删除、可能会对变量的原有分布造成影响,从而导致统计模型不稳定。

    视为缺失值

    视为缺失值,利用处理缺失值的方法来处理。这一方法的好处是能够利用现有变量的信息,来填补异常值。需要注意的是,将该异常值作为缺失值处理,需要根据该异常值(缺失值)的特点来进行,针对该异常值(缺失值)是完全随机缺失、随机缺失还是非随机缺失的不同情况进行不同处理。

    平均值修正

    如果数据的样本量很小的话,也可用前后两个观测值的平均值来修正该异常值。这其实是一种比较折中的方法,大部分的参数方法是针对均值来建模的,用平均值来修正,优点是能克服了丢失样本的缺陷,缺点是丢失了样本“特色”。

    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。
    在这里插入图片描述

    分箱法

    分箱法通过考察数据的“近邻”来光滑有序数据的值。有序值分布到一些桶或箱中。
    分箱法包括等深分箱:每个分箱中的样本量一致;等宽分箱:每个分箱中的取值范围一致。

    回归插补

    发现两个相关的变量之间的变化模式,通过使数据适合一个函数来平滑数据。
    若是变量之间存在依赖关系,也就是y=f(x),那么就可以设法求出依赖关系f,再根据x来预测y,这也是回归问题的实质。实际问题中更常为见的假设是p(y)=N(f(x)),N为正态分布。假设y是观测值并且存在噪声数据,根据我们求出的x和y之间的依赖关系,再根据x来更新y的值,这样就能去除其中的随机噪声,这就是回归去噪的原理 。

    多重插补

    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。

    不处理

    根据该异常值的性质特点,使用更加稳健模型来修饰,然后直接在该数据集上进行数据挖掘。

    展开全文
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  • 数据挖掘工作中的第一步就是异常值检测,异常值的存在会影响实验结果。下面这篇文章主要给大家介绍了关于利用Python进行异常值分析的相关资料,文中通过示例代码介绍的非常详细,需要的朋友可以参考借鉴,下面来一起...
  • 大部分数据挖掘方法都将这种差异信息视为噪声而丢弃,然而在一些应用中,罕见的数据可能蕴含着更大的研究价值。 在数据的散布图中,如图18-1离群点远离其它数据点。因为离群点的属性明显偏离期望的或常见的属性...
  • 数据挖掘中,海量的原始数据中存在着大量不完整(有缺失)、不一致、有异常的数据,严重影响到数据挖掘建模的执行效率,甚至可能导致挖掘结果的偏差,所以进行数据清洗就显得尤为重要,数据清洗完成后接着进行或者...
  • 数据挖掘中的异常值分析

    千次阅读 2018-04-11 10:27:27
    数据挖掘异常值分析是保证数据质量的前提,它在数据处理的阶段是数据探索阶段,总之,找出数据的异常值,有利于我们最终得出的模型的稳定性。异常值分析主要有三种方法:1.简单的统计量分析: 我们可以先对采集到...
  • EDA数据分析2.1 数据加载2.2 查看数据概况2.3 检测缺失值、异常值、重复值2.3.1 缺失值判断2.3.2 缺失值可视化missingno矩阵查看缺失值missingno条形图查看缺失值2.3.3异常值检测倾斜值检测2.4 查看预测值分布查看...
  • Python数据分析入门笔记1——学习前的准备 Python数据分析入门笔记系列文章目录一、pandas是什么?二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结 # 前言 提示:这里可以添加本文要记录的大概内容: 例如:随着人工智能的...
  • 二、EDA-数据探索性分析 前面的步骤就不做赘述了,我在下载好资料后,在jupyter notebook里将数据导入,随后进行课程内容的一系列指导操作,熟悉数据集,包括: 2.1 载入各种数据科学以及可视化库: ...异常值检测 2.
  • 下载数据网站: ... 下载最下面的文件 ...清洗内容:日期转换,缺失值处理,异常值处理 数据可视化:seaborn 用pandas 总结: 这是在python中的全部程序 import pandas as pd #载入pandas ...
  • 数据预处理之异常值处理

    千次阅读 2022-03-31 17:59:30
    异常值 在一般的预测问题中,模型通常是对整体样本数据结构的一种表达方式,这种表达方式通常抓住的是整体样本一般性的性质,而那些在这些性质上表现完全与整体样本不一致的点,我们就称其为异常点,通常异常点在...
  • 数据挖掘中的异常值检测算法

    千次阅读 2018-03-29 16:36:00
    数据预处理 病毒木马检测 工业制造产品检测 网络流量检测、 信用卡诈骗 下面主要介绍一些检测算法,后续还会更新。。。 1.OneClassSVM One Class SVM是指你的training data只有一类positive(或者negative...
  • 基于数据挖掘的鲍鱼分类数据预处理数据可视化异常值分析算法设计
  • 数据挖掘:数据清洗——数据噪声处理 一、什么是数据噪声? 数据噪声(Noise):数据集中的干扰数据(对场景描述不准确的数据),即测量变量中的随机误差或方差。 二、噪声数据与离群点的区别 观测量(Measurement) = ...
  • 异常值产生的原因 数据输入错误 测量误差 实验误差 故意异常值 数据处理错误 抽样错误 异常值检测的方法 可视化:画箱线图、散点图 任何值超出四分位差的范围 使用封顶法,任何超出5%或95%的任何值都被认为...
  • Python数据分析基础: 异常值检测和处理

    万次阅读 多人点赞 2020-10-31 22:05:31
    本篇继续分享数据清洗中的另一个常见问题:异常值检测和处理。 1 什么是异常值? 在机器学习中,异常检测和处理是一个比较小的分支,或者说,是机器学习的一个副产物,因为在一般的预测问题中,模型通常是对整体样本...
  • 数据处理_异常值检测及处理】

    千次阅读 2022-03-21 16:48:07
    数据清洗的过程中,异常值的检测及处理是非常重要的一部分,现就以下问题学习异常值的相关知识。 1.什么是异常值?   指样本中个别数值明显偏离其余的观测值,比如一个学生的年龄<0,身高>5m等等,这些...
  • 数据清洗:异常值识别和处理方法

    千次阅读 2022-04-26 10:47:46
    异常数据识别 异常数据数据分布的常态,处于特定分布区域之外的数据通常会被定义为异常或“噪音”。产生数据“噪音”的原因很多,例如...如何判断异常值 对于有固定业务规则的可直接套用业务规则,而对于没有固定业
  • 数据质量分析是数据挖掘中数据准备过程很重要的一个阶段,是数据预处理的前提。 数据质量分析的主要任务是检查原数据中是否存在脏数据。 脏数据: 一般是指不符合要求的以及不能直接进行相应分析的数据。常见的脏...
  • 第七章、异常值检测(离群点挖掘) 概述: 一般来说,异常值出现有各种原因,比如数据集因为数据来自不同的类、数据测量系统误差而收到损害。根据异常值的检测,异常值与原始数据集中的常规数据显著不同。开发了...
  • 异常值数据中可能会产生噪声,对挖掘会产生不显著效果。针对异常值的处理我们有这几种方法。本博文不仅讲解这几种常见方法,并讲解如何使用数学手法鉴别出异常值

空空如也

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数据挖掘异常值