离群值处理方法

最新推荐文章于 2023-05-03 19:49:04 发布
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分类专栏： 数据挖掘 文章标签： 数据预处理 离群值处理
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本文探讨了两种离群值处理方法：基于标准差（SD）法和基于MAD的中心距离计算法，这两种方法在数据预处理中用于识别和处理异常数据点，以提高数据分析的准确性。

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目录
  1. 基于标准差（SD）法
  2. 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 Absolute Deviation, MAD）的中心距离计算法
（1）计算所有观察点的中位数median(X);
（2）计算每个观察点与中位数的绝对偏差值abs(X-median(X));
（3）计算（2）中的绝对偏差值的中位数，即MAD = median(abs(X - median(X)));
（4）将（2）得到的值除以（3）的值，得到一组基于MAD的
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### Python 数据处理中的离群值检测与处理 #### 离群值的概念及其重要性 在数据预处理阶段，离群值是指与其他观测值明显不同的数值。这些值可能是由测量错误、记录失误或其他特殊情况引起的。为了确保后续分析和模型构建的准确性，必须有效地识别并合理处理离群值[^1]。 #### 主要的离群值检测方法 ##### 1. Z-Score 方法 Z-Score 是一种基于标准差的距离度量方式，用来衡量某个特定的数据点距离平均数有多少个标准偏差远。当一个数据点的绝对 Z-score 超过设定阈值（通常是3）时，则认为该点为离群点。 ```python from scipy import stats import numpy as np def detect_outliers_zscore(data, threshold=3): z_scores = np.abs(stats.zscore(data)) outliers = data[z_scores > threshold] return outliers.tolist() ``` ##### 2. IQR (Interquartile Range) 法则 IQR 表示第一四分位数到第三四分位数之间的范围。任何低于 Q1 - 1.5 * IQR 或高于 Q3 + 1.5 * IQR 的值都被视为潜在的离群值。 ```python def detect_outliers_iqr(data): q75, q25 = np.percentile(data, [75 ,25]) iqr = q75 - q25 lower_bound = q25 -(iqr * 1.5) upper_bound = q75 +(iqr * 1.5) outliers = [] for d in data: if d < lower_bound or d > upper_bound: outliers.append(d) return outliers ``` ##### 3. Isolation Forest 隔离森林算法 隔离森林是一种无监督学习技术，特别适用于高维空间下的异常检测任务。它通过随机分割特征直到所有样本被完全分离为止；而那些更容易被孤立出来的实例更有可能是异常点。 ```python from sklearn.ensemble import IsolationForest def detect_outliers_isoforest(data): clf = IsolationForest(contamination='auto') pred = clf.fit_predict([[d] for d in data]) # 将一维数组转换成二维形式输入给分类器 outliers_indices = where(pred==-1)[0].tolist() return [data[i] for i in outliers_indices ] ``` #### 处理离群值的不同策略 对于已确认的离群值，可以根据具体情况采取不同措施： - **删除**：直接移除含有极端值的记录； - **替换**：用均值/中位数代替异常值或将它们设为空缺值； - **保留**：某些领域内的所谓“离群”实际上反映了重要的现象变化趋势，此时应谨慎对待而不是简单剔除。 最终的选择取决于具体应用场景以及对结果精度的要求程度[^4]。
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