6、特征关系分析、异常值检测与缺失值处理

特征关系分析、异常值检测与缺失值处理

在数据分析和机器学习中，理解特征之间的关系、检测异常值以及处理缺失值是非常重要的步骤。下面将详细介绍相关的方法和操作。

1. 特征与目标之间的双变量和多变量关系分析

在分析特征与目标之间的关系时，线性回归生成影响度量是一种实用的技术，它易于解释。然而，它存在一个重要缺点，即假设特征之间是线性关系，且特征呈正态分布，但实际情况并非总是如此。

2. 使用K近邻算法检测异常值

K近邻（KNN）算法通常用于有标签数据的分类或回归问题，但也可用于识别异常观测值。其原理是找出与最近邻值差异最大的观测值。KNN算法直观、对数据结构假设少且灵活，但效率不如许多其他方法，尤其是线性回归等参数技术。

以下是使用Python的PyOD库进行异常值检测的具体步骤：
1. 导入必要的库和数据 ：

import pandas as pd
from pyod.models.knn import KNN
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
covidtotals = pd.read_csv("data/covidtotals.csv")
covidtotals.set_index("iso_code", inplace=True)

2. 数据标准化 ：