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　　　　-> ...

在數據挖掘的過程中，數據預處理占到了整個過程的60% 臟數據：指一般不符合要求，以及不能直接進行相應分析的數據 臟數據包括：缺失值、異常值、不一致的值、重復數據及含有特殊符號（如＃、¥、＊）的數據 數據清洗：刪除原始數據集中的無關數據、重復數據、平滑噪聲數據、處理缺失值、異常值 ...

一、異常值檢驗 異常值大概包括缺失值、離群值、重復值,數據不一致。 1、基本函數 summary可以顯示每個變量的缺失值數量. 2、缺失值檢驗 關於缺失值的檢測應該包括：缺失值數量、缺失值比例、缺失值與完整值數據篩選 ...

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 ...

...

等。 異常值的判定方法： 1.n個標准差法 2.箱線圖法 標准差法，就是用以樣本均值+樣本標准 ...

　　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 ...