数据集预处理中离群值检测方法在数据分析、机器学习领域，数据集预处理是一个至关重点步骤，数据集中包含离群值〔异常值〕大概严重影响模型性能，于是准确地识别、处理这些离群值是至关重点，本文将祥明探讨数据集预处理中常用离群值检测方法，并提出有效应对策略。
数据集预处理中离群值检测方法
在数据分析、机器学习领域，数据集预处理是一个至关重点步骤，数据集中包含离群值〔异常值〕大概严重影响模型性能，于是准确地识别、处理这些离群值是至关重点，本文将祥明探讨数据集预处理中常用离群值检测方法，并提出有效应对策略。
引言
在数据科学、机器学习项目中，咱们经常须要对收集到数据实行预处理，这一过程涉及清理、转换、归一化等操作，以确保数据质量，可是，在实际应用中，原始数据往往存在各类各样难题，其中便是离群值存在，为确保模型能够稳健地运行并产生可靠预测结果，咱们须要对这些异常情况实行检测与修正。
离群值定义与影响
离群值定义
离群值指是与其它观测点相比显著偏离数据点或数值，它们大概是由于测量误差、输入错误或其他因素导致不正常现象。
离群值影响
降低模型准确性：极端数值会拉低整体平均数，并大概扭曲统计分析结果。
增加方差：高度更迭数据增加模型预测不确定性。
误导决策：根据包含离群值得到结论大概会导致错误方向性判断。 常用离群值检测方法
1. 统计学方法
统计学供应多种用于识别潜在异常点方法：
准则差法：通过计算每个观测点与均值之间距离来判断是不是为异常。
IQR〔四分位距〕法：运用上下四分位数来界定正常范围之外数据被视为异常。
Z-score〔准则化分数〕法：将每个观测点转换为相对于均值准则偏差数量来识别超出一定阈限外数据。2. 聚类分析
聚类算法可以将具有相似特征数据归为一类，从而协助咱们发现那些与其他类别明显不同样本。
K-means 聚类：通过迭代调整簇中心位置使得所有样本到最近簇中心距离平方、最小化。
DBSCAN〔根据密度空间聚类算法〕：根据样本之间邻近度实行聚类，并且不须要事先设定簇数量。3. 异常检测算法
近年来发展起来一些特意针对特定类型任务设计新技术也被广泛应用于异常点检测：
LOF〔局部异常因子〕算法：评估某个对象周围局部密度与其他对象相比是不是较低作为判定依据。
Isolation Forests〔隔离森林〕： 利用随机选择特征及其分割阈值得以构建树结构从而实行迅捷高效分类边界划分工作流。 如何应对发现离群值？
一旦确定哪些是真正异样信息后就须要采取相应措施加以修正：
删除或忽略这些记录
修正错误记录
采用替代估计技术
引入新变量值得注意是，在定夺如何处理之前应仔细探究具体情况以及该动作对到底结果大概产生影响层次。
结论
笔者所述，在实行数据分析时非得认真对待数据集中每一个环节尤其是其中大概存在干扰正常流程因素——即所谓“异样”情况——只有这样才能够保证后续建模工作顺利开展并且得到可信结果输出。希望本文介绍各类方法能够协助读者更好地理解、搞定这一难题！
