1、查看数据分布data.describe() 2、找出某列中符合筛选条件的值 3、找出符合筛选条件的行 4、用np.sign(data)*3设置绝对值的标准 data[n ...

Sklearn异常检测模型一览 Robust covariance: 　　https://scikit-learn.org/stable/modules/generated ...

在处理数据用于建模的时候，遇到了长尾数据，需要处理异常值，于是参考网上的资料，重新写了函数。 是把一个DataFrame的某列超过预计范围（IQR方法）的数据重新赋值为上、下限的方法，如果要删除异常值，需要修改后面几个。 使用的时候，直接把一个df输入，指定一个列，就可以输出一个 ...

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 ...

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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 ...