極端值：又稱離群值,往往會扭曲**結果並影響模型精度。回歸模型（線性回歸，廣義線性回歸）中離群值的影響尤其大,使用該模型時我們需要對其進行檢測和處理。
處理離群值或者極端值並不是資料建模的必要流程,然而,了解它們對**模型的影響也是大有裨益的。
資料分析師們需要自己判斷處理離群值的必要性,並結合實際問題選取處理方法。
檢測離群值的重要性:由於離群值的存在,模型的估計和**可能會有很大的偏差或者變化
可以選擇對極端值不敏感的模型,例如knn,決策樹
那麼如何檢測某個特徵資料是否存在極端值呢？
1）對樣本資料進行視覺化
2) 3-sigma方法檢
一般來說，如果某個特徵資料，最大值為maxvalue，均值為mean，標準差為std。如果滿足maxvalue>mean+3*std，那麼我們就認為這個特徵資料存在離群點。
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資料探勘（五）離群點檢測
5 異常檢測方法 異常物件被稱作離群點。異常檢測也稱偏差檢測和例外挖掘。異常檢測的方法 1 基於模型的技術 首先建立乙個資料模型，異常是那些同模型不能完美擬合的物件 如果模型是簇的集合，則異常是不顯著屬於任何簇的物件 在使用回歸模型時，異常是相對遠離 值的物件。2 基於鄰近度的技術 通常可以在物件之...
資料探勘中的離群點檢測
離群點的定義 離群點是乙個資料物件，它顯著不同於其他資料物件，好像它是被不同的機制產生一樣。1 客體的異常行為導致，如欺詐 入侵 不尋常的實驗結果 2 資料測量和收集誤差 3 資料變數內在特性引起，如顧客新的購買模式 基因突變等 離群點檢測的必要性 1 去除某些異常資料 2 乙個人的雜訊也許是其他人...
離群值是什麼意思 對黑產異常檢測之聚類檢測離群點
說起異常檢測。可能比較熟悉又不知道其真正含義。什麼是異常呢？那麼什麼是異常檢測呢？在資料探勘中異常檢測就是對不匹配預期模式或資料集中其他專案的專案 事件或觀測值的識別。通常異常專案會轉變成銀行欺詐 結構缺陷 醫療問題 文字錯誤等型別的問題。異常也被稱為離群值 新奇 雜訊 偏差和例外。有三大類異常檢測...