异常数据处理基于分位数法替换及删除方案 Python

最新推荐文章于 2024-11-19 10:05:32 发布

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异常数据处理基于分位数法替换及删除方案 Python

在数据分析和机器学习任务中，处理异常数据是一个重要的预处理步骤。异常数据可能会对模型的性能产生负面影响，因此需要采取适当的方法来处理它们。在本文中，我们将介绍一种常用的异常数据处理方法——基于分位数的替换和删除方案，并提供相应的Python代码示例。

1. 异常数据的定义

异常数据，也称为离群值或异常值，指的是与其他数据点明显不同的观测值。异常数据可能是由于测量误差、数据录入错误或者真实世界中的极端情况而导致的。处理异常数据的目标是减少其对数据分析或建模的影响，以确保结果的准确性和稳定性。

2. 分位数法替换方案

分位数法替换是一种常见的处理异常数据的方法。该方法基于数据的分布特性，将异常值替换为数据分布的某个分位数值。常用的分位数包括中位数、上四分位数和下四分位数。

下面是一个使用分位数法替换异常数据的Python代码示例：

import numpy as np

def replace_outliers(data, low

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异常数据（outlier data）处理基于分位数法（箱图法、箱型法）替换及删除方案

data+scenario+science+insight

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机器学习笔记：时间序列异常检测

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给定输入时间序列，异常值是时间戳值其中观测值与该时间序列的期望值不同。

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总第198篇/张俊红异常值是我们在数据分析中会经常遇到的一种特殊情况，所谓的异常值就是非正常数据。有的时候异常数据对我们是有用的，有的时候异常数据不仅对...

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总览：编号方法 1 经验判断 2 3σ 3 dbscan 4 lof 5 isolation tree 6 one class svm 一. 经验判断 X={x1,x2,...,xn} IQR=0.75 分位数 - 0.25 分位数 outlier_min=0.25分位数-1.5IQR ou...

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