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首頁(yè)大數(shù)據(jù)時(shí)代教你使用3σ原則來(lái)進(jìn)行異常值處理
教你使用3σ原則來(lái)進(jìn)行異常值處理
2020-07-31
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在python數(shù)據(jù)清洗過(guò)程中，我們經(jīng)常會(huì)遇到一些偏離正常范圍的數(shù)據(jù)，例如人的體重為56噸，這些數(shù)據(jù)叫做異常值，如果不做異常值處理，會(huì)對(duì)我們最終的數(shù)據(jù)分析造成影響。小編今天給大家?guī)?lái)了一種很實(shí)用的異常值處理方法—3σ原則，希望對(duì)大家有所幫助。

一、哪些數(shù)據(jù)是異常值

異常值，指的是數(shù)據(jù)集中存在不合理的值，又叫做離群點(diǎn)。異常值處理就是要將這些離群點(diǎn)找出來(lái)，然后進(jìn)行分析，并確定如何處理，采用何種方式處理。

二、異常值出現(xiàn)原因

1.傳感器故障

2.數(shù)據(jù)錄入錯(cuò)誤

3.異常事件

三、3σ原則異常值處理

1.正態(tài)分布

數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布。正態(tài)分布，又叫做高斯分布。特征為中間高兩邊低左右對(duì)稱。

正態(tài)分布特性：

1)集中性：曲線的最高峰位于正中央，并且位置為均數(shù)所在的位置。

2)對(duì)稱性：以均數(shù)所在的位置為中心呈左右對(duì)稱，并且曲線兩段無(wú)限趨近于橫軸。

3)均勻變動(dòng)性：正態(tài)分布曲線以均數(shù)所在的位置為中心均勻向左右兩側(cè)下降。

正態(tài)分布函數(shù)公式如下：

2.3σ原則

3σ原則是建立在正態(tài)分布的等精度重復(fù)測(cè)量基礎(chǔ)上而造成奇異數(shù)據(jù)的干擾或噪聲難以滿足正態(tài)分布。如果一組測(cè)量數(shù)據(jù)中的某個(gè)測(cè)量值的殘余誤差的絕對(duì)值 νi>3σ,則該測(cè)量值為壞值,應(yīng)剔除.通常把等于 ±3σ的誤差作為極限誤差,對(duì)于正態(tài)分布的隨機(jī)誤差,落在 ±3σ以外的概率只有 0.27%,它在有限次測(cè)量中發(fā)生的可能性很小,故存在3σ準(zhǔn)則.3σ準(zhǔn)則是最常用也是最簡(jiǎn)單的粗大誤差判別準(zhǔn)則,它一般應(yīng)用于測(cè)量次數(shù)充分多( n ≥30)或當(dāng) n>10做粗略判別時(shí)的情況.

σ代表標(biāo)準(zhǔn)差,μ代表均值

樣本數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布的情況下

數(shù)值分布在(μ-σ,μ+σ)中的概率為0.6826

數(shù)值分布在(μ-2σ,μ+2σ)中的概率為0.9544

數(shù)值分布在(μ-3σ,μ+3σ)中的概率為0.9974

可以認(rèn)為，Y 的取值幾乎全部集中在（μ-3σ,μ+3σ)區(qū)間內(nèi)，超出這個(gè)范圍的可能性僅占不到0.3%。

3.python實(shí)現(xiàn) 


#用numpy隨機(jī)生成100個(gè)服從正態(tài)分布的隨機(jī)數(shù)
num=np.random.randn(100)
#隨機(jī)插入兩個(gè)異常值進(jìn)去，此時(shí)num.shape[0]==102
np.apend(num,[10,20])

#設(shè)定法則的左右邊界
left=num.mean()-3*num.std()
right=num.mean()+3*num.std()

#獲取在范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)
new_num=num[(left異常值<="" pre="">

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