原文:數據處理——異常值檢測

一 原則 原則又稱為拉依達准則,該准則具體來說,就是先假設一組檢測數據只含有隨機誤差,對原始數據進行計算處理得到標准差,然后按一定的概率確定一個區間,認為誤差超過這個區間的就屬於異常值。 正態分布狀況下,數值分布表: 數值分布 在數據中的占比 , . , . , . 注:在正態分布中 代表標准差, 代表均值,x 為圖形的對稱軸 二 箱線圖檢測異常值 和 原則相比,箱線圖依據實際數據繪制,真實 直觀 ...

2018-07-28 09:15 0 7351 推薦指數:

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數據處理異常值處理

異常值是指樣本中的個別值,其數值明顯偏離其余的觀測值。 異常值也稱離群點,異常值的分析也稱為離群點的分析 異常值分析 → 1,3σ原則 2, 箱型圖分析 異常值處理方法 → 1, 刪除 2,修正填補 1,# 異常值分析 (1)3σ原則 如果數據服從正態分布,異常值被定義為一組測定值中 ...

Mon Mar 09 18:31:00 CST 2020 0 1117
淺談數據挖掘中的數據處理(缺失值處理以及異常值檢測

一直想把數據處理的邏輯給理清楚點,在這里和大家一起分享。 一:缺失值的處理 刪除缺失值 這是一種很常用的策略。 缺點:如果缺失值太多,最終刪除到沒有什么數據了。那就不好辦了。 2.2 缺失值的填補 (1)均值法 根據缺失值 ...

Sat Dec 31 02:16:00 CST 2016 2 25602
二、檢測處理異常值

  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 ...

Fri May 28 23:08:00 CST 2021 0 183
數據處理:2.異常值處理 & 數據歸一化 & 數據連續屬性離散化

1.異常值分析 異常值是指樣本中的個別值,其數值明顯偏離其余的觀測值。異常值也稱離群點,異常值的分析也稱為離群點的分析。 異常值分析 → 3σ原則 / 箱型圖分析異常值處理方法 → 刪除 / 修正填補 1.1 3σ原則 / 箱型圖分析 ...

Wed Sep 19 07:11:00 CST 2018 0 2892
數據異常值分析和處理

首先運用的是pandas數據分析模塊和matplotlib數據繪圖模塊 下面簡單處理和操作 import pandas as pd #使用pandas讀取數據import matplotlib.pyplot as pl#導入圖像庫url="D:\python數據挖掘\圖書配套數據、代碼 ...

Wed Jun 27 18:53:00 CST 2018 0 1228
數據處理——拉伊達法則去除異常值(Python實現)

數據處理——拉伊達法則去除異常值(Python實現) 背景: 題目出自2020年中國研究生數學建模競賽B題 代碼及附件 上傳時間:2020.12.24 1 數據采集 原始數據采集來自於中石化高橋石化實時數據庫(霍尼韋爾PHD)及LIMS實驗數據庫。其中操作變量數據來自於實時數據庫,采集 ...

Fri Dec 25 03:23:00 CST 2020 0 830
數據處理異常值處理

  定義:異常值,即在數據集中存在不合理的值,又稱離群點。比如年齡為-1,筆記本電腦重量為1噸等,都屬於異常值的范圍。從集合角度來看,異常值即離群點。 如下圖所示: 判別方法: 1.簡單統計分析   對屬性值進行一個描述性的統計,從而查看哪些值是不合理的。比如對年齡這個屬性進行 ...

Mon Sep 03 19:09:00 CST 2018 0 958
數據處理異常值處理

通常,我們傾向於在構建模型時忽略異常值,這不是一個明智的做法, 異常值使數據偏移並降低准確性,在此讓我們進一步了解異常處理。 什么樣的值是異常值異常值是分析師和數據科學家常用的術語,因為它需要密切注意,否則可能導致錯誤的估計。 簡單來說,異常值是一個觀察值,遠遠超出了樣本中的整體模式 ...

Fri Jul 27 22:49:00 CST 2018 0 3034
 
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