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　　Halcon在19.11版本中推出了深度学习异常值检测方法，该方法属于无监督式的深度学习方法，使用该算法可以在只有正样本的情况下训练模型。据官方介绍，该方法具有以下优点： 　　1 无需标注 　　2 只需少量正样本即可进行训练 　　3 可以在CPU下进行训练 　　4 具有较快的推断速度 ...

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判断异常值方法：Z-Score 计算公式 Z = (X-μ)/σ 其中μ为总体平均值，X-μ为离均差，σ表示标准差。z的绝对值表示在标准差范围内的原始分数与总体均值之间的距离。当原始分数低于平均值时，z为负，以上为正。 代码演示 1 生成一个 df ...

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： ...