26、数据异常值处理与线性回归算法解析

数据异常值处理与线性回归算法解析

在数据科学和机器学习领域，数据的质量对模型的性能有着至关重要的影响。异常值的存在可能会干扰模型的训练，导致不准确的预测结果。同时，选择合适的算法也是解决问题的关键。本文将介绍数据中异常值的检测和处理方法，以及线性回归算法的原理、应用和局限性。

异常值检测与处理

在不同的应用场景中，数据模型的变化频率有所不同，这就要求我们采取不同的策略来保证模型的准确性。
- 模型变化频率与应对策略
- 搜索引擎数据、银行和电子商务欺诈方案 ：这些模型变化较为频繁，需要格外留意新情况的出现，及时训练新模型以维持准确性。
- 网络安全威胁和广告趋势 ：这类模型持续变化，发现新情况是常态，长时间使用同一模型存在风险。

单变量异常值检测方法

当寻找异常值时，无论数据中有多少变量，从单变量入手是个不错的选择。可以通过图形和统计检查相结合的单变量方法来发现异常值。以糖尿病数据集为例，介绍具体操作步骤：
1. 加载数据集

from sklearn.datasets import load_diabetes
diabetes = load_diabetes()
X, y = diabetes.data, diabetes.target

2. 转换为DataFrame并查看描述性统计信息