1、查看數據分布data.describe() 2、找出某列中符合篩選條件的值 3、找出符合篩選條件的行 4、用np.sign(data)*3設置絕對值的標准 data[n ...

Sklearn異常檢測模型一覽 Robust covariance: 　　https://scikit-learn.org/stable/modules/generated ...

在處理數據用於建模的時候，遇到了長尾數據，需要處理異常值，於是參考網上的資料，重新寫了函數。 是把一個DataFrame的某列超過預計范圍（IQR方法）的數據重新賦值為上、下限的方法，如果要刪除異常值，需要修改后面幾個。 使用的時候，直接把一個df輸入，指定一個列，就可以輸出一個 ...

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 ...

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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 ...