最近在做时间序列异常值检测，除了常规的统计学算法以外，也想尝试通过机器学习或深度学习的方式去解决问题。 　　于是想，可不可以直接使用一个拟合效果非常棒的模型先去预测该时间序列的未来走势，再将预测后的值(predict_value)当前值(value)做对比，只要超过一定阈值就判定该值 ...

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异常值概念：是指那些远离正常值的观测，即“不合群”观测。异常值的出现一般是人为的记录错误或者是设备的故障等，异常值的出现会对模型的创建和预测产生 严重的后果。当然异常值也不一定是坏事，有些情况下，通过寻找异常值就能够给业务带来良好的发展，如销毁“钓鱼”网站，关闭“薅羊毛”用户的权限 ...

　　异常值是指数据中个别值的数值明显偏离其余的数值，有时也称为离群点，检测异常值 就是检验数据中是否有录入错误以及是否含有不合理的数据。 　　异常值的存在对数据分析十分危险，如果计算分析过程的数据有异常值，那么会对结果 会产生不良影响，从而导致分析结果产生偏差乃至错误 ...

异常值是模型优化的关键点之一，离均值远的是异常值，可是多远才算足够远呢，其实不同的模型有着不同的考量，基于模型所受的影响不同，所以所能忍受的异常值也不同。 1、异常值的类型 从二维的角度来说，其实异常值有三种类型，一是影响垂直方向Y的异常值，叫垂直特异性，对应探测该类异常的指标为标准化残差 ...

简介 在数据挖掘的过程中，我们可能会经常遇到一些偏离于预测趋势之外的数据，通常我们称之为异常值。 通常将这样的一些数据的出现归为误差。有很多情况会出现误差，具体的情况需要就对待： 传感器故障　　　->　　忽略 数据输入错误　　->　　忽略 反常事件　　　　-> ...

异常值处理 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 版权声明：本文为CSDN博主「sljwy」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/sinat_23971513/article/details ...

使用Z标准化得到的阈值作为判断标准，标准化后的得分超过阈值则为正常： ...