異常值檢測的常見四種方法是什么？

摘要： 本文介紹了異常值檢測的常見四種方法，分別為Numeric Outlier、Z-Score、DBSCA以及Isolation Forest 在訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)算法或應(yīng)用統(tǒng)計技術(shù)時，錯誤值或異常值可能是一個嚴(yán)重的問題，它們通常會造成測量誤差或異常系統(tǒng)條件的結(jié)果，因此不具有描述底層系統(tǒng)的特征。 實際上，最佳做法是在進行下一步分析之前，就應(yīng)該進行異常值去除處理。 在某些情況下，異常值可以提供有關(guān)整個系統(tǒng)中局部異常的信息；因此，檢測異常值是一個有價值的過程，因為在這個工程中，可以提供有關(guān)數(shù)據(jù)集的附加信息。 目前有許多技術(shù)可以檢測異常值，并且可以自主選擇是否從數(shù)據(jù)集中刪除。 在這篇博文中，將展示KNIME分析平臺中四種最常用的異常值檢測的技術(shù)。

什么是異常值分析？

異常值分析 是檢驗 數(shù)據(jù) 是否有錄入錯誤 數(shù)據(jù)和 不合常理的 數(shù)據(jù) 。 不加剔除的把 異常值 代入 數(shù)據(jù)分析 過程中，會對結(jié)果產(chǎn)生不良影響，而對 異常值 的 分析 其原因，常常成為為發(fā)現(xiàn)問題的而改進決策的契機。

如何處理異常值？

如何處理異常值？ 異常值的處理分為三種：設(shè)為缺失值、填補、不處理。 設(shè)置為Null值；此類處理最簡單，而且絕大多數(shù)情況下均使用此類處理；直接將異常值“干掉”，相當(dāng)于沒有該異常值。 如果異常值不多時建議使用此類方法。 如果異常值非常多時，則可能需要進行填補設(shè)置，SPSSAU共提供平均值，中位數(shù)，眾數(shù)和隨機數(shù)、填補數(shù)字0共五種填補方式。

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