機器學習對異常值處理方法

機器學習對異常值的處理方法

實際應用中，資料往往存在異常值，面對異常值，我們主要有幾種思路：把異常值去掉，用其他數值代替異常值，對異常值進行變換。

1.1 box plot

使用分位數q1 、q3，設定控制線，在控制線外的就當做異常值。

interquartile range

is given by, iqr = q3 — q1
upper limit = q3+
1.5*iqr
lower limit = q1–1.5
*iqr

這種方法把值（0.05,0.95）外的值使用這個區間的最小或最大值代替。

2.2 去除法

使用iqr或者其他方法檢測異常值後，直接去除

2.3 變換法

使用 log 變換，改變原來變數的分布。

幾種處理方法效果比較:

異常值處理方法;

機器學習 異常值檢測

在生產生活中，由於裝置的誤差或者人為操作失當，產品難免會出現錯誤。然後檢查錯誤對人來說又是乙個十分瑣碎的事情。利用機器學習進行異常值檢測可以讓人類擺脫檢錯的煩惱。sum limits m sum limits m p x prod limits n sigma j 2 異常檢測演算法是乙個非監督學習...

異常值處理

簡單來說，即在資料集中存在不合理的值，又稱離群點。我們舉個例子，做客戶分析，發現客戶的年平均收入是80萬美元。但是，有兩個客戶的年收入是4美元和420萬美元。這兩個客戶的年收入明顯不同於其他人，那這兩個觀察結果將被視為異常值。每當我們遇到異常值時，處理這些異常值的理想方法就是找出引起這些異常值的原因...

異常值的處理

最近看到資料分析師秋招時關於異常值處理的問題，小白上網搜了以下，特在此做一下總結。何為異常值處理，小白要分異常值和處理兩步來介紹。異常值 對整體樣本資料結構表達時，通常抓住整體樣本一般性的性質，而在這些性質上與樣本整體表達不一致的點，稱其為異常點。異常值有好有壞，我們可以疾病 信用欺詐，網路攻擊等。...