离群值检测

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本文介绍了离群值的概念和分类，详细讲解了莱茵达准则、箱线图和基于近邻判断的离群值检测方法，并通过Python示例展示了箱线图的绘制。同时，讨论了欧式距离在离群值检测中的局限性和马氏距离的优势。

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离群值检测

离群值

outlier：样本中的一个或几个观测值，它们离其他观测值较远，暗示它们可能来自不同的总体。

离群值分类

  • 总体固有变异性的极端表现，这类离群值与样本的其余观测值属于统一总体；
  • 由于试验条件和试验方法的偶然偏离所产生的结果，或产生与观察、记录、计算中的失误，这类离群值与样本中其余观测值不属于统一总体。

数学小知识

方差：
1277221-20181129090639930-1681595658.png

标准差：
1277221-20181129090658169-497830330.png

​ 标准差能反映一个数据集的离散程度。

离群值检测方法

一、莱茵达准则（拉依达准则）

  • Z-score标准化辅助识别离群值，Z-score值表示原始样本x和样本均值μ之间的距离，而且这个距离以标准差σ为单位进行计算：Z-score(x)=(x-μ)/σ

  • 得到样本的Z-score值后，通常将满足条件|Z-score(x)|>3的样本视为离群值（3σ法）。<

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机器学习算法解析：离群值检测方法
DeepViewInsight的博客
09-19 1390
在统计学和机器学习中，离群值通常指的是与数据集中的大多数观测值显著不同的观测值。这些值可能是异常的、异常的，或者与正常观测值的分布方式不同。离群值可能由于错误、噪声、异常事件或其他原因而存在，它们的存在可能会影响数据分析和模型的性能。离群值检测是机器学习中一个重要而有趣的领域，它在多个领域都有广泛的应用。在这篇博客中，我们简要介绍了离群值的概念、重要性以及一些常见的检测方法。希望这篇博客能帮助你更好地理解离群值检测，并在实际问题中应用这些方法。
异常值判断四分法_CLSI EP9系列文件—离群值检测
weixin_29006187的博客
01-15 2690
EP9-A2和EP9-A3提供的离群值检查的统计学方法不同。1、EP9-A2提供的判断离群值的方法EP9-A2提供方法内和方法间离群值检验方案，方案中均是针对双份测定进行。由于IVD对比研究在实际开展时多是进行单次测量，故只介绍单次测量方法间的离群值检测方法。具体操作过程为：1）检查散点图和差异图，目测是否有潜在的离群值2）计算两种方法检测结果的绝对差值及其平均值，即：计算检测限，即4*，四舍五入...
什么是离群值？如何检测？
最新发布
FontTian的博客
01-03 2174
Outliers（离群值），也称逸出值，是指在数据集中显著偏离其他数据点的值。这些值与大多数观测值之间存在明显的差异，可能是由于异常情况、测量错误、数据输入错误或真实的罕见现象导致的。异常值：主要关注数据错误，倾向于剔除或修复。离群值：关注模式异常，倾向于分析背后的原因。Z-Score 和 IQR 适合小规模数据分析。Isolation Forest 和 LOF 适合处理复杂、高维数据集。箱线图和散点图便于初步探索数据分布和潜在异常值。根据数据特性和具体需求选择合适的方法进行分析。
python 在线数据 离群值检验多种方法对比 Z-Score 孤立森林
细节处有神明的博客
06-06 1785
离群数据统计检验是数据分析中的一个重要环节，用于识别和处理那些与主体数据集显著不同的数据点。在水质在线数据分析过程中往往会遇到各种异常值，需要我们进行识别。本文尝试通过对比不同的离群值检验方法，探究适合本地水质在线数据的检验方法。常用的离群数据统计检验方法有四分位法、Z-Score 方法、孤立森林法、3σ原则等 4 种方法。经过对比分析，Z-Score 与 3σ原则方法是最适合水质在线数据离群值检验的方法。具有离群值检验准确，原理清晰易懂，实现简单，配置参数少等优点。
离群值的检测
yuxeaotao的博客
04-10 5556
本文转自離群值的檢測。
数据预处理-离群值检测与处理
ITLiu的博客
03-01 8776
@数据分析预处理 离群值检测 回归 3σ法 样本x和样本均值μ之间的距离，而且这个距离以标准差σ为单位进行计算：Z-score(x)=(x-μ)/σ 得到样本的Z-score值后，通常将满足条件|Z-score(x)|>3的样本视为离群值称为3σ法。 箱线图 是检验样本数据中异常值的常用方法,与3σ法不同,箱形图法既可以用作服从正态分布样本数据异常值判断,也可以用作不服从正态分布样本数据异常值判断，适用范围广。 箱线图由最大值、上四分位数（Q3）、中位数（Q2）、下四分位数（Q1）和最小值五个统计量
汽车价格离群值检测数据集
04-03
离群值检测是数据分析中的一个重要环节，特别是在汽车价格分析中，准确识别出异常价格对于市场研究、销售策略制定以及防止欺诈行为都具有重要意义。在这个名为“汽车价格离群值检测数据集”的资源中，我们可以深入...
通过离群指标增强离群值检测
03-13
然而，传统的离群值检测算法面临一些挑战。 举例来说，大多数基于距离和基于密度的离群值检测方法都是基于k最近邻，因此对k值非常敏感。 再例如，某些方法只能检测全局离群值，而不能检测局部离群值。 最后但并非最...
outlier:实现一些离群值检测算法
05-07
在Python中实现一些离群值检测算法 LOF COF 奥丁 当前，它取决于Numpy，Scipy，Cython和NetworkX 灵感来自 由于该线程没有更新，我想我可以快速实现一些功能，以后再更新以符合scikit-learn编码风格。
案例集_Chap02_汽车价格离群值检测_python_汽车_汽车python_
09-30
在本案例集中，我们主要探讨的是如何利用Python编程语言对汽车价格数据进行离群值检测。离群值分析是数据分析中的重要步骤，它有助于识别和处理异常数据点，这些异常数据点可能对统计分析和模型预测产生重大影响。在...
汽车离群值检测.ipynb
04-13
汽车离群值检测.ipynb
离群值是什么意思_ESD—检验离群值
weixin_39621427的博客
12-22 3792
GeneralizedESDTestforOutliers一、广义ESD检验是做什么的广义ESD检验是一个检测离群值的方法。它检验服从近似正态分布的一个单变量数据集中的一个或多个离群值。二、为什么要使用这个算法许多统计技术对离群值的存在是敏感的。例如，计算一个数据集的均值或标准差时，离群值的影响是很大的。因此，检验离群值应该是任何数据分析的常规部分。我们对潜在的异常值进行检查，以查看它们是...
机器学习 | 非线性回归拟合数据时的离群值检测
python收藏家的博客
12-20 1036
离群值检测是非线性回归分析的一个重要内容。通过采用目视检查，统计方法和鲁棒的回归技术相结合，研究人员可以确保准确可靠的参数估计。使用先进的方法，如ROUT方法和蒙特卡罗模拟能进一步提高了分析的鲁棒性。正确处理离群值会产生更值得信赖的模型和更好的基于数据的决策。
几种常见的离群点检验方法
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Rnan_prince的博客
04-19 6万+
在一组平行测定中，若有个别数据与平均值差别较大，则把此数据视为可疑值，也称离群值。 如果统计学上认为应该舍弃的数据留用了，势必会影响其平均值的可靠性。相反，本应该留用的数 据被舍弃，虽然精密度提高，但却夸大了平均值的可靠性。 1 离群值检验方法简介 设有一组正态样本的观测值，按其大小顺序排列为x1，x2，x3，……，xn。其中最小值x1或最大值xn为离群值(xout)。对于离群值的统计检验，大...
python离群点检测_利用分位数回归和Python识别离群值
weixin_39966376的博客
11-24 447
你需要弄清楚某个点是在95%分位数线上还是在5%分位数线之下。这可以使用叉积来实现，请参见this answer以获得简单的实现。在在您的例子中，您需要将分位数线上下的点组合起来，可能是在一个遮罩中。在下面是一个例子：import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport pandas as pdimport statsmodels.form...
异常值检测
数分小白.py的博客
03-25 1882
离群值检测（Outlier Detection）是指在给定数据集中，识别和定位与其他数 据点明显不同的异常观测值。离群值也被称为异常值、异常点或异常数据，它们 与其他数据点的特征、分布或行为存在显著的偏差。
如何在数据流中轻松检测异常值-离群值
张伟的专栏
05-26 2255
一种简单的方法，可通过Python实现在数据流中查找异常值 在上一篇文章中，我解释了流算法的概念，并给出了许多如何应用流算法的示例。 其中之一是在不保存数据流元素的情况下计算数据流的滚动平均值。 现在，我想扩展这个示例，并在异常值检测的背景下向您展示另一种流算法的用例。 当我们监视机器的功耗以检测任何异常行为时，可能会出现类似的问题。 如果我们发现异常值有所增加（异常观察），则可能表明这台机器的默认值，可能值得检查。 定义和示例 离群值可以通过多种方式定义。 在本文中，我们将使用以下定义：...
快速找到离群值的三种方法
deephub
09-24 5121
DBSCAN是一种密度聚类算法，也可用于检测离群值。它根据数据点的密度来识别离群值，将密度较低的点视为离群值。LOF是一种局部离群值因子方法，用于检测局部区域内的离群值。它考虑了每个数据点周围的局部密度与相邻点的密度之间的比率，从而识别离群值。Isolation Forest是一种基于随机森林的离群值检测方法，它通过构建树结构来识别离群值。由于使用了随机性，它对高维数据和大数据集非常有效。但是这些方法执行的速度会很慢，如果对于速度要求比较严格还是需要谨慎选择。
离群点检测方法_异常检测最新综述 上篇
weixin_28749363的博客
01-12 5027
异常检测最新的综述文，全文较长，一些没啥用的介绍之类的就不看了，直接截图出来好了。I. 介绍由于异常检测在数据挖掘中的广泛应用，因此仍然是数据挖掘中必不可少且广泛的研究分支。通过识别异常值，研究人员可以获得重要的知识，有助于做出更好的数据决策。同样，在异常检测[1]，[2]，网络安全检测[3]和健康诊断[4]、网络入侵等广泛的应用中，检测离群值可转化为重要的可操作信息，尽管异常的概念在提供清晰的定...
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