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數(shù)據(jù)清洗中常用的異常值檢測(cè)的幾種方法
2020-06-30
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異常值是指樣本中的個(gè)別值，其數(shù)值明顯偏離它(或它們們)所屬樣本的其余觀測(cè)值。異常值分析目的是檢驗(yàn)是否有錄入錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)以及是否含有不合常理的數(shù)據(jù)時(shí)。如果對(duì)異常值的存在忽視不見(jiàn)，在數(shù)據(jù)的計(jì)算分析過(guò)程中把異常值包括進(jìn)去，是十分危險(xiǎn)的，將對(duì)結(jié)果會(huì)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(cè)方法，希望對(duì)大家有所幫助。

1.箱形圖是數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)通過(guò)其四分位數(shù)形成的圖形化描述。這是一種非常簡(jiǎn)單但有效的可視化離群點(diǎn)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(diǎn)都可以認(rèn)為是離群點(diǎn)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(cè)。其它聚類算法比如 k 均值和層次聚類也可用于檢測(cè)離群點(diǎn)。

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(gè)重要概念是孤立數(shù)。孤立數(shù)是孤立數(shù)據(jù)點(diǎn)所需的拆分?jǐn)?shù)。

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

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