机器学习第十讲：异常值检测 → 发现身高填3米的不合理数据

机器学习第十讲：异常值检测 → 发现身高填3米的不合理数据

资料取自《零基础学机器学习》。
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关于DeepSeek本地部署指南可以看下我之前写的文章：DeepSeek R1本地与线上满血版部署：超详细手把手指南

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一、幼儿园量身高游戏比喻 👦（类似材料4中的数据处理[4]）

假设幼儿园老师收集小朋友身高：

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二、智能筛子工具箱 🧰

案例：某体检报告出现身高2.5米记录（类似材料6中的分类验证[6]）

1. 三标准差法（适合正态分布数据）

2. 四分位数法（适合非对称数据，参考材料2的矩阵思维[2]）

   # Python示例代码
   Q1 = data['height'].quantile(0.25)  # 1.58米
   Q3 = data['height'].quantile(0.75)  # 1.75米
   IQR = Q3 - Q1  # 0.17米
   upper_bound = Q3 + 1.5*IQR  # 超过2.0米即异常
   

3. 图像判定法
   通过散点图直观识别离群点（类似材料4中的时序图像分析[4]）：

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三、常见雷区警示 💥（类似材料1中的评估陷阱[1]）

场景	错误处理	正确做法
运动员身高数据	删除所有>1.9米数据	按项目建立不同标准
老人体检数据	用年轻人标准检测老年骨质疏松指标	建立年龄分段模型[2]
设备温度监测	仅用当前值判断	结合时间序列波动检测[4]

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四、医疗数据实战 🏥（类似材料5的Q-Learning决策树思维[5]）

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五、超市价格审核案例 🛒（参考材料2的假正/假负概念[2]）

步骤：

1. 通过历史数据建立合理价格带
   （牛奶价格正常范围5-20元，出现999元视为异常）
2. 设置分级报警
3. 结合销售数量交叉验证
   （标价999元的商品同时卖出1000件？大概率系统错误）

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六、知识要点总结 💡

• 先验知识优先：篮球运动员的身高与普通人需区分标准（类似材料5的差异化回报设置[5]）
• 多维度联检：身高异常时同步校验体重/BMI指数（参考材料2的多指标思维[2]）
• 区分对待：保留少量异常值供模型迭代学习（类似材料6中的集成学习策略[6]）
• 效果验证：用混淆矩阵评估清洗后数据质量（参考材料1的精确率验证法[1]）

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目录：总目录
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下篇文章：机器学习第十一讲：标准化 → 把厘米和公斤单位统一成标准值

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[1]《零基础学机器学习》中的假正/假负验证方法
[2]《零基础学机器学习》的多指标评估体系
[4]《零基础学机器学习》的时序数据处理逻辑
[5]《零基础学机器学习》的差异化决策思想
[6]《零基础学机器学习》的集成验证策略