学校网站建设风险分析,建设银行青海省分行门户网站,百度网站怎么做视频教程,wordpress多个菜单menu异常值处理是pythonshujuqingxi/ stylecolor:#000;font-size:14px;python数据清洗中重要的步骤#xff0c;虽然异常值出现频率比较低#xff0c;但是如果置之不理的话#xff0c;还是会对实际项目的分析造成偏差#xff0c;所以今天小编就跟大家分享pythonshujuqingxi/…异常值处理是pythonshujuqingxi/ stylecolor:#000;font-size:14px;python数据清洗中重要的步骤虽然异常值出现频率比较低但是如果置之不理的话还是会对实际项目的分析造成偏差所以今天小编就跟大家分享pythonshujuqingxi/ stylecolor:#000;font-size:14px;python数据清洗中应该如何识别和处理异常值希望对大家有所帮助。
一、异常值概念
异常值又称离群点就是那些远离绝大多数样本点的特殊群体通常这样的数据点在数据集中都表现出不合理的特性需要注意的是异常值正常范围的值不是错误值。
二、pythonshujuqingxi/ stylecolor:#000;font-size:14px;python数据清洗中异常值的识别
通常pythonshujuqingxi/ stylecolor:#000;font-size:14px;python数据清洗中可以借助箱线图、正态分布图这些图形法来进行异常值识别。
1.箱线图法采用箱线图识别异常值的判断标准为当变量的数据值超出箱线图上须和下须的范围之外也就是大于箱线图的上须或者小于箱线图的下须时就可以认为这样的数据点为异常点。
2.正态分布图法如果数据点落在偏离均值正负2倍标准差之外的概率就不足5%它属于小概率事件即认为这样的数据点为异常点。同理如果数据点落在偏离均值正负3倍标准差之外的概率将会更小可以认为这些数据点为极端异常点。
三、pythonshujuqingxi/ stylecolor:#000;font-size:14px;python数据清洗中异常值的处理
(1)直接将异常值删除
(2)暂且保留异常值结合整体模型进行综合分析
(3)在样本量很小的情况下可以使用均值或其他统计量取代
(4)将异常值视为缺失值利用处理缺失值的方法进行处理
(5)不处理根据该缺失值的性质特点使用稳健模型加以修饰
(6)利用抽样技术或者模拟技术接受更合理的标准误等信息
完 谢谢观看
