一、3σ原则 　　3σ原则又称为拉依达准则，该准则具体来说，就是先假设一组检测数据只含有随机误差，对原始数据进行计算处理得到标准差，然后按一定的概率确定一个区间，认为误差超过这个区间的就属于异常值。 　　正态分布状况下，数值分布表： 数值分布 在数据中的占 ...

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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 ...

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 ...

一直想把数据预处理的逻辑给理清楚点，在这里和大家一起分享。 一：缺失值的处理 删除缺失值 这是一种很常用的策略。 缺点：如果缺失值太多，最终删除到没有什么数据了。那就不好办了。 2.2 缺失值的填补 （1）均值法 根据缺失值 ...

首先运用的是pandas数据分析模块和matplotlib数据绘图模块 下面简单处理和操作 import pandas as pd #使用pandas读取数据import matplotlib.pyplot as pl#导入图像库url="D:\python数据挖掘\图书配套数据、代码 ...

MAD 定义为，一元序列 Xi" role="presentation"> Xi X i ...