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數據清洗中常用的異常值檢測的幾種方法
2020-06-30
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異常值是指樣本中的個別值，其數值明顯偏離它(或它們們)所屬樣本的其余觀測值。異常值分析目的是檢驗是否有錄入錯誤的數據以及是否含有不合常理的數據時。如果對異常值的存在忽視不見，在數據的計算分析過程中把異常值包括進去，是十分危險的，將對結果會產生不良影響。因此我們需要重視異常值的出現，分析其產生的原因，找到正確的改進方法。下面小編介紹幾種常用的異常值檢測方法，希望對大家有所幫助。

1.箱形圖是數字數據通過其四分位數形成的圖形化描述。這是一種非常簡單但有效的可視化離群點的方法?？紤]把上下觸須作為數據分布的邊界。任何高于上觸須或低于下觸須的數據點都可以認為是離群點或異常值。

2.DBScan 是一種用于把數據聚成組的聚類算法。它同樣也被用于單維或多維數據的基于密度的異常檢測。其它聚類算法比如 k 均值和層次聚類也可用于檢測離群點。

3.孤立森林(Isolation Forest)方法是一維或多維特征空間中大數據集的非參數方法，其中的一個重要概念是孤立數。孤立數是孤立數據點所需的拆分數。

4. 可以使用python中的pandas庫，直接使用describe()來觀察數據的統計性描述(只是粗略的觀察一些統計量)，不過統計數據為連續型的。用這種方法可以先對變量做一個描述性統計，進而查看哪些數據是不合理的。最常用的統計量是最大值和最小值，用來判斷這個變量的取值是否超出了合理的范圍。


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