數據預處理之異常值處理
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 ...
原文：數據預處理之異常值處理
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 ，筆記本電腦重量為 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： .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規約：年齡的區間在 : ，如果樣本中的年齡值不再該區間范圍內，則表示該樣本的年齡屬性屬於異常值。 . 原則 當數據服從正態分布： 根 ...
2018-09-03 11:09 0 958 推薦指數：
相關推薦
數據預處理-異常值識別
數據預處理-異常值識別 from:http://shataowei.com/2017/08/09/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%A2%84%E5%A4%84%E7%90%86-%E5%BC%82%E5%B8%B8%E5%80%BC%E8%AF%86%E5%88%AB ...
第五篇：數據預處理(二) - 異常值處理
前言 數據中如果有某個值偏離該列其他值比較離譜，那么就有可能是一個異常的值。在數據預處理中，自然需要把這個異常值檢測出來，然后剔除掉，或者光滑掉，或者其他各種方法進行處理。 需要注意的是，本文僅介紹最為基礎的單維度異常檢測及處理方法，而在實際應用中更多用到的是多維 ...
數據預處理 | 通過 Z-Score 方法判斷異常值
判斷異常值方法：Z-Score 計算公式 Z = (X-μ)/σ 其中μ為總體平均值，X-μ為離均差，σ表示標准差。z的絕對值表示在標准差范圍內的原始分數與總體均值之間的距離。當原始分數低於平均值時，z為負，以上為正。 代碼演示 1 生成一個 df ...
數據預處理——剔除異常值，平滑，歸一化
異常值：是理論上不可能出現的值，肯定是錯的 平滑：實際有可能出現的噪音 歸一化：數值歸一化到0-1之間 每個點都有多種方法 ...
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 ...
數據清洗之數據預處理 重復值 缺失值 異常值 數據離散化
數據清洗之數據預處理 摩托車的銷售情況數據 Condition：摩托車新舊情況（new：新的 和used：使用過的） Condition_Desc：對當前狀況的描述 ...
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 ...