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數(shù)據(jù)清洗中常用的異常值檢測的幾種方法
2020-06-30
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異常值是指樣本中的個別值，其數(shù)值明顯偏離它(或它們們)所屬樣本的其余觀測值。異常值分析目的是檢驗是否有錄入錯誤的數(shù)據(jù)以及是否含有不合常理的數(shù)據(jù)時。如果對異常值的存在忽視不見，在數(shù)據(jù)的計算分析過程中把異常值包括進(jìn)去，是十分危險的，將對結(jié)果會產(chǎn)生不良影響。因此我們需要重視異常值的出現(xiàn)，分析其產(chǎn)生的原因，找到正確的改進(jìn)方法。下面小編介紹幾種常用的異常值檢測方法，希望對大家有所幫助。

1.箱形圖是數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)通過其四分位數(shù)形成的圖形化描述。這是一種非常簡單但有效的可視化離群點的方法?？紤]把上下觸須作為數(shù)據(jù)分布的邊界。任何高于上觸須或低于下觸須的數(shù)據(jù)點都可以認(rèn)為是離群點或異常值。

2.DBScan 是一種用于把數(shù)據(jù)聚成組的聚類算法。它同樣也被用于單維或多維數(shù)據(jù)的基于密度的異常檢測。其它聚類算法比如 k 均值和層次聚類也可用于檢測離群點。

3.孤立森林(Isolation Forest)方法是一維或多維特征空間中大數(shù)據(jù)集的非參數(shù)方法，其中的一個重要概念是孤立數(shù)。孤立數(shù)是孤立數(shù)據(jù)點所需的拆分?jǐn)?shù)。

4. 可以使用python中的pandas庫，直接使用describe()來觀察數(shù)據(jù)的統(tǒng)計性描述(只是粗略的觀察一些統(tǒng)計量)，不過統(tǒng)計數(shù)據(jù)為連續(xù)型的。用這種方法可以先對變量做一個描述性統(tǒng)計，進(jìn)而查看哪些數(shù)據(jù)是不合理的。最常用的統(tǒng)計量是最大值和最小值，用來判斷這個變量的取值是否超出了合理的范圍。

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