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　　　　-> ...

在数据挖掘的过程中，数据预处理占到了整个过程的60% 脏数据：指一般不符合要求，以及不能直接进行相应分析的数据 脏数据包括：缺失值、异常值、不一致的值、重复数据及含有特殊符号（如＃、¥、＊）的数据 数据清洗：删除原始数据集中的无关数据、重复数据、平滑噪声数据、处理缺失值、异常值 ...

一、异常值检验 异常值大概包括缺失值、离群值、重复值,数据不一致。 1、基本函数 summary可以显示每个变量的缺失值数量. 2、缺失值检验 关于缺失值的检测应该包括：缺失值数量、缺失值比例、缺失值与完整值数据筛选 ...

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 ...

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等。 异常值的判定方法： 1.n个标准差法 2.箱线图法 标准差法，就是用以样本均值+样本标准 ...

　　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 ...