outlier异常值检验原理和处理方法
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原文：异常值（outlier）
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 gt 忽略 数据输入错误 gt 忽略 反常事件 gt 重视 异常值检测 删除算法 训练数据 异常值检测，找出训练集中访问最多的点，去除这些点 一般约 的异常数据 再训练 需要多次重复 步骤 例：对数据第一次 ...
2019-02-28 21:23 0 699 推荐指数：
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异常值处理
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 ...
Pandas异常值处理
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pandas - 异常值处理
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 ...
二、检测与处理异常值
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 ...
【转】异常值处理
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如何判断异常值
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： ...