最近在做時間序列異常值檢測，除了常規的統計學算法以外，也想嘗試通過機器學習或深度學習的方式去解決問題。 　　於是想，可不可以直接使用一個擬合效果非常棒的模型先去預測該時間序列的未來走勢，再將預測后的值(predict_value)當前值(value)做對比，只要超過一定閾值就判定該值 ...

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異常值概念：是指那些遠離正常值的觀測，即“不合群”觀測。異常值的出現一般是人為的記錄錯誤或者是設備的故障等，異常值的出現會對模型的創建和預測產生 嚴重的后果。當然異常值也不一定是壞事，有些情況下，通過尋找異常值就能夠給業務帶來良好的發展，如銷毀“釣魚”網站，關閉“薅羊毛”用戶的權限 ...

　　異常值是指數據中個別值的數值明顯偏離其余的數值，有時也稱為離群點，檢測異常值 就是檢驗數據中是否有錄入錯誤以及是否含有不合理的數據。 　　異常值的存在對數據分析十分危險，如果計算分析過程的數據有異常值，那么會對結果 會產生不良影響，從而導致分析結果產生偏差乃至錯誤 ...

異常值是模型優化的關鍵點之一，離均值遠的是異常值，可是多遠才算足夠遠呢，其實不同的模型有着不同的考量，基於模型所受的影響不同，所以所能忍受的異常值也不同。 1、異常值的類型 從二維的角度來說，其實異常值有三種類型，一是影響垂直方向Y的異常值，叫垂直特異性，對應探測該類異常的指標為標准化殘差 ...

簡介 在數據挖掘的過程中，我們可能會經常遇到一些偏離於預測趨勢之外的數據，通常我們稱之為異常值。 通常將這樣的一些數據的出現歸為誤差。有很多情況會出現誤差，具體的情況需要就對待： 傳感器故障　　　->　　忽略 數據輸入錯誤　　->　　忽略 反常事件　　　　-> ...

異常值處理 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~ 版權聲明：本文為CSDN博主「sljwy」的原創文章，遵循CC 4.0 BY-SA版權協議，轉載請附上原文出處鏈接及本聲明。 原文鏈接：https://blog.csdn.net/sinat_23971513/article/details ...

使用Z標准化得到的閾值作為判斷標准，標准化后的得分超過閾值則為正常： ...