數據清洗之異常值處理
1.異常值的處理方法： 1）. 3δ原則：與平均值的偏差超過標准3個標准差 2）. 箱線圖法：異常值>上四分位數+1.5IQR 或 異常值<下四分位數-1.5IQR， IQR=上四分位數-下四分位數 3）. 業務常識 ...
原文：【數據清洗】異常點的理解與處理方法（1）
異常點 高杠桿點 強影響點 異常點：殘差很大的點 高杠桿點：遠離樣本空間中心的點 強影響點：改變擬合回歸方程特征的點。 注意： A點：非異常點 高杠桿點 非強影響點 A點在X空間中距離樣本的中心較遠，A是個高杠桿點 A點的位置在通過其他點的直線附近，殘差很小，對擬合回歸方程沒有很大的影響，A點不是異常點也不是強影響點。 B點：異常點 非高杠桿點 強影響點 B點在X空間中距離樣本的中心較近，B不是高 ...
2015-12-06 22:36 0 13820 推薦指數：
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Python 數據清洗--處理Nan
參考：http://blog.sina.com.cn/s/blog_13050351e0102xfis.html https://www.sogou.com/link?url=DOb0bgH2eKh1 ...