使用MAD法检测离群值

最新推荐文章于 2023-12-06 10:51:57 发布
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本文介绍了如何使用MAD法（绝对值差中位数法）检测离群值，这种方法在机器学习预处理中尤其重要。通过计算数据与中位数的绝对值差，并利用中位数的绝对偏差（MAD）作为参考，可以确定数据点是否为离群值。文中提供了一个Python代码示例，展示了如何应用此方法找出数据集中的离群点。

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使用MAD法检测离群值

离群值是指与其它数据差异很大的值，可以出现在任何数据集中，但通常对于机器学习问题而言，它们可能会导致问题或错误的结果。因此，在进行数据分析和预处理时，需要检测和处理这些离群值。一种常用的方法是使用MAD法（绝对值差中位数法）。

MAD法的核心思想是基于数据的中位数计算每个数据点的绝对值差，然后使用中位数来估计数据的整体波动。先计算样本数据 x1,x2,...,xn{x_1, x_2, ..., x_n}x

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离群值/异常值的处理方法：MAD法与绝对中位差（Python实现）
BitSlinger的博客
09-05 955
在实际应用中，除了标记离群值外，我们还可以选择删除离群值、替换为缺失值或使用其他插值方法进行填充，具体取决于数据集的特点和分析任务的要求。MAD法的基本思想是，假设数据服从一个稳定的分布，绝大多数的数据点应该位于中位数附近，而离群值的绝对中位差较大。通过设置适当的阈值，我们可以将超过阈值的数据点标记为离群值，并采取相应的处理策略。在示例代码中，我们生成了一个包含离群值的示例数据集，其中前1000个数据点服从均值为0、标准差为1的正态分布，后10个数据点服从均值为10、标准差为1的正态分布。
机器学习数据预处理之离群值/异常值：MAD法（绝对值差中位数法）+绝对中位差（Median Absolute Deviation，MAD）
data+scenario+science+insight
08-26 5377
机器学习数据预处理之离群值/异常值：MAD法（绝对值差中位数法）+绝对中位差（Median Absolute Deviation，MAD） garbage in，garbage out. 异常值是分析师和数据科学家常用的术语，因为它需要密切注意，否则可能导致错误的估计。 简单来说，异常值是一个观察值，远远超出了样本中的整体模式。 异常值在统计学上的全称是疑似异常值，也称作离群点(outlier)，异常值的分析也称作离群点分析。异常值是指样本中出现的“极端值”，数据值看起来异常大或异常小，其分布明显
mad检测
weixin_60341784的博客
09-19 4839
IRF（Intelligent Resilient Framework，智能弹性架构）是H3C自主研发的软件虚拟化技术。它的核心思想是将多台设备通过IRF物理端口连接在一起，进行必要的配置后，虚拟化成一台“分布式设备”。使用这种虚拟化技术可以集合多台设备的硬件资源和软件处理能力，实现多台设备的协同工作、统一管理和不间断维护。IRF链路故障会导致一个IRF变成两个新的IRF。这两个IRF拥有相同的IP地址等三层配置，会引起地址冲突，导致故障在网络中扩大。
异常值检测 —— MAD（median absolute deviation）
qq_38472574的博客
08-25 833
异常值检测 —— MAD（median absolute deviation）
什么是H3C的BFD MAD
本博客，博文仅代表个人操作经验，不能完全解决你的问题，仅供参考，佛系回复。
05-08 4513
BFD MAD实现原理 如下： · 当IRF正常运行时，只有主设备上配置的MAD IP地址生效，从设备上配置的MAD IP地址不生效，BFD会话处于down状态；（使用display bfd session命令查看BFD会话的状态。如果Session State显示为Up，则表示激活状态；如果显示为Down，则表示处于down状态）。 · 当IRF分裂形成多个IRF时，不同IRF中主设备上配置的MAD IP地址均会生效，BFD会话被激活，此时会检测到多Active冲突。 MAD功能 IRF链路
IRF和MAD检测
七汣的博客
02-17 1389
堆叠和堆叠分裂检测配置
异常值检测——绝对中位差MAD（median absolute deviation ）
热门推荐
qq_32649321的博客
06-25 4万+
文章目录一、MAD介绍二、计算MAD方法参考资料 一、MAD介绍 MAD（median absolute deviation）绝对中位差 在统计学中，MAD是对单变量数值型数据的样本偏差的一种鲁棒性测量，即是用来描述单变量样本在定量数据中可变的一种标准。 In statistics, the median absolute deviation (MAD) is a measure of statistical dispersion and it is a robust measure of the va
机器学习数据清洗之异常数据处理、标准差法、MAD法、箱图法、图像对比法、异常值处理准则
data+scenario+science+insight
06-03 1707
机器学习数据清洗之异常数据处理、标准差法、MAD法、箱图法、图像对比法、异常值处理准则 目录 机器学习数据清洗之异常数据处理、标准差法、MAD法、箱图法、图像对比法、异常值处理准则 标准差法 MAD法 箱图法 图像对比法 异常值处理准则 标准差法 标准差法又称为拉依达准则，适用于有较多组数据的时候。标准差本身可以体现因子的离散程度，是基于因子的平均值而定的。在离群值处理过程中，可通过用平均值加几个标准差的方式来衡量因子与平均值的距离。 标准差法：它是先假设一组检测数据只含有随机误差，对其
matlab怎样做离群值的分析
06-25
MAD法是一种基于中位数的离散值检测方法，MATLAB中可以使用mad()函数来计算数据的MAD值，将数据中超过平均值±3倍MAD值的点作为离群值。 除了上述方法外，MATLAB还提供了其他离群值检测的函数和工具箱，如DBSCAN、...
使用绝对中位差算法（MAD）找出数据中的离群值
zhou251120471的博客
12-06 2119
MAD算法的基本思想是：对于一组数据，如果有一个或几个异常值，那么中位数能够更好地代表这组数据的“中心”位置。因此，通过计算每个数据点与中位数的绝对差值，可以找到可能的异常值。在这种情况下，可以使用其他的稳健估计方法，如中位数绝对偏差（MAD）的稳健版本（Robust MAD），或者使用其他的异常值检测方法，如z-score方法等。绝对中位差（MAD，Median Absolute Deviation）算法是一种用于稳健估计数据分布的方法，特别是对于含有异常值的数据分布。
华为CE系列和S系列交换机堆叠配置及mad检测
IT技术
01-03 1万+
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数据挖掘学习之路四：Python去极值方法
qq_30868737的博客
02-20 4423
1. MAD #MAD（mean absolute deviation）又称为绝对值差中位数法，是一种先需计算所有因子与平均值之间的距离总和来检测离群值的方法. #处理的逻辑： #第一步，找出所有因子的中位数 Xmedian #第二步：得到每个因子与中位数的绝对偏差值 Xi?Xmedian #第三步：得到绝对偏差值的中位数 MAD #第四步：确定参数 n，从而确定合理的范围为 [Xmedian?n...
异常检测方法-MAD
Rnan_prince的博客
01-10 7082
绝对中位差（MAD，median absolute deviation）方法是近年来受到青睐的异常值检测方法。 MAD 定义为，一元序列Xi同其中位数偏差的绝对值的中位数（deviation，偏差本身有正有负）： 假定数据服从正态分布，我们让异常点（outliers）落在两侧的 50% 的面积里，让正常值落在中间的 50% 的区域里： 正态分布下，±0.67449包含50%面积，而1/0.67449≈1.4826，因此： 正态分布相关请参考：python标准正态分布表(scipy.s..
离群值处理方法
zjz199303的专栏
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目录基于标准差（SD）法基于MAD的中心距离计算法1.基于标准差（Standard2Deviations, SD）法a为一组数的平均数，b为这组数的标准差，则超出[a-2b, a+2b]范围的值即被认为离群值。总结这种方法不是特别的靠谱，因为离群值的出现可能反过来很大程度影响平均数和标准差，所以平均数或者标准差受离群值的制约而使得这个检测方法不靠谱。2.基于绝对离差中位数（Median Absol...
pandas_因子去极值(例子)
m0_37967652的博客
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题目： 1. 用三种方式去极值 1.1 方式一：分位数去极值 1.2 方式二：中位数绝对偏差去极值 1.3 方式三：正态分布去极值 2. 以2021-01-04的PE数据作为例子数据 概念： 1. 什么是因子去极值 去极值并不是删除“异常数据”，而是将这些数据“拉回”到正常的值 注：极值可以理解离群值或异常数据 方式一：分位数去极值 分位数：中位数、四分位数、百分位数 分位数去极值：将指定分位数区间以外的极值用分位点的值替换掉 import pandas as pd import
量化交易 第十课 因子数据处理之去极值
我是小白呀的博客
03-19 1万+
因子数据处理之去极值. 因子数据去极值的三种方法: 分位数去极值, 中位数绝对偏差去极值, 正态分布去极值 (不推荐).
数据预处理（上）之离群值处理、标准化
纸上得来终觉浅
04-30 2万+
https://www.ricequant.com/community/topic/4271/ 一般的数据预处理中常提及到三类处理：去极值、标准化、中性化。这几个词想必大家都不陌生，也许存在疑问或有自己的一番见解，本文将先对前两个进行解释和总结，欢迎讨论和指正~一、离群值处理    因为过大或过小的数据可能会影响到分析结果，尤其是在做回归的时候，我们需要对那些离群值进行处理。实际上离群值和极值是有...
H3C BFD MAD检测方式的IRF典型配置举例
ljhao01的博客
07-09 1万+
H3C BFD MAD检测方式的IRF典型配置举例1. 组网需求   由于网络规模迅速扩大，当前中心交换机（Device A）转发能力已经不能满足需求，现需要在保护现有投资的基础上将网络转发能力提高一倍，并要求网络易管理、易维护。2. 组网图3. 配置思路  Device A处于局域网的汇聚层，为了将汇聚层的转发能力提高一倍，需要另外增加一台设备Device B。  鉴于第二代智能...
Python使用mad处理离群值
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</think>### 分步解答：使用Scipy的MAD方法处理离群值 --- #### **1. MAD核心原理与公式** 中位数绝对偏差（MAD）是一种对离群值不敏感的鲁棒性统计量，计算公式为： $$ \text{MAD} = \text{median}(|X_i - \text{...
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