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首頁大數(shù)據(jù)時(shí)代異常值處理常用的幾種方法
異常值處理常用的幾種方法
2020-07-01
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異常值，又稱離群點(diǎn)，是指那些在數(shù)據(jù)集中存在的不合理的值，需要注意的是，不合理的值是偏離正常范圍的值，不是錯(cuò)誤值。比如人的身高為-1m，人的體重為1噸等，都屬于異常值的范圍。雖然異常值不常出現(xiàn)，但是又會對實(shí)際項(xiàng)目分析有影響，造成結(jié)果的偏差，所以大家不能不重視。前面文章分享了幾種異常值檢測的方法，下面小編給大家?guī)沓Ｓ玫?a href='/map/yichangzhichuli/' style='color:#000;font-size:inherit;'>異常值處理方法，希望對大家有所幫助。

·刪除

直接將含有異常值的記錄刪除，通常有兩種策略：整條刪除和成對刪除。這種方法最簡單簡單易行，但缺點(diǎn)也不容忽視，一是在觀測值很少的情況下，這種刪除操作會造成樣本量不足;二是，直接刪除、可能會對變量的原有分布造成影響，從而導(dǎo)致統(tǒng)計(jì)模型不穩(wěn)定。

·視為缺失值

視為缺失值，利用處理缺失值的方法來處理。這一方法的好處是能夠利用現(xiàn)有變量的信息，來填補(bǔ)異常值。需要注意的是，將該異常值作為缺失值處理，需要根據(jù)該異常值(缺失值)的特點(diǎn)來進(jìn)行，針對該異常值(缺失值)是完全隨機(jī)缺失、隨機(jī)缺失還是非隨機(jī)缺失的不同情況進(jìn)行不同處理。

·平均值修正

如果數(shù)據(jù)的樣本量很小的話，也可用前后兩個(gè)觀測值的平均值來修正該異常值。這其實(shí)是一種比較折中的方法，大部分的參數(shù)方法是針對均值來建模的，用平均值來修正，優(yōu)點(diǎn)是能克服了丟失樣本的缺陷，缺點(diǎn)是丟失了樣本“特色”。

·不處理

根據(jù)該異常值的性質(zhì)特點(diǎn)，使用更加穩(wěn)健模型來修飾，然后直接在該數(shù)據(jù)集上進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。

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