原文: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。 比如在分析銀行欺詐案例時,核心就是要發現異常值,這個時候異常值對我們是有用的。 再比如,在統計某個城市的平均收入的時候,有人月收入是好 ...

2021-05-28 15:08 0 183 推薦指數:

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數據處理——異常值檢測

一、3σ原則   3σ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 ...

Sat Jul 28 17:15:00 CST 2018 0 7351
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 ...

Fri Nov 29 08:39:00 CST 2019 0 1211
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 ...

Sat Aug 06 05:16:00 CST 2016 0 3173
【轉】異常值處理

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Thu Sep 09 21:42:00 CST 2021 0 97
淺談數據挖掘中的數據處理(缺失值處理以及異常值檢測

一直想把數據預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
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
 
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