outlier異常值檢驗原理和處理方法
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原文：異常值（outlier）
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 gt 忽略 數據輸入錯誤 gt 忽略 反常事件 gt 重視 異常值檢測 刪除算法 訓練數據 異常值檢測，找出訓練集中訪問最多的點，去除這些點 一般約 的異常數據 再訓練 需要多次重復 步驟 例：對數據第一次 ...
2019-02-28 21:23 0 699 推薦指數：
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異常值處理
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 ...
Pandas異常值處理
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pandas - 異常值處理
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 ...
二、檢測與處理異常值
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 ...
【轉】異常值處理
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如何判斷異常值
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： ...