异常值处理

eg0u9174 2023-01-13 01:53:10

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小猪佩奇志大兵 2021-08-19

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数据异常值这节课，6分28秒，这里公式大小方向写反了，逻辑上是要判断是否有[‘Price’]小于箱型图的下须，第116行代码应该为 any(df['Price'] < Q1 - 1.5*IQR)

eg0u9174 2021-08-22

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@小猪佩奇志大兵 <p>恩恩</p> <p> </p>

poi读取excel数据所需要的jar包

提高C#编程水平的50个要点肯定对你有帮助

本文介绍了SPSS中的异常值处理方法，包括异常值检测、异常值识别、异常值替代和异常值删除。异常值检测是首先要进行的步骤，它可以帮助我们找出数据集中的异常值。SPSS提供了多种统计方法来进行异常值检测，其中最常用的方法是基于标准差和离群值边界的方法。替代异常值的方法有很多种，常见的有将异常值替换为平均值、中位数或者删除异常值所在的观测。我们将依次介绍异常值检测、异常值识别、异常值替代和异常值删除等步骤。经过异常值检测后，我们可以对异常值进行进一步的分析和识别。的箱线图，并标记出异常值。)的观测，并删除它们。

在机器学习和深度学习模型的开发过程中，异常值（Outliers）可能会显著影响模型的性能。异常值是指那些偏离数据集大多数其他数据点的值，可能由于数据采集错误、输入错误或是极端但合理的事件所导致。处理异常值的目的是为了提高模型的鲁棒性和预测准确性。异常值可能会破坏模型的训练，导致模型的泛化能力下降，特别是在回归和分类任务中。本节将展示如何识别和处理异常值，并结合实际应用场景给出处理策略和代码示例。我们将讨论三种常见的异常值处理方法：基于统计的方法（如Z-score、IQR方法）、基于模型的方法（如孤立森林

在Pandas中，异常值（或称为离群值）是数据中那些与其他数据点显著不同的点。这些异常值可能是由于错误、异常事件或数据的自然变异产生的。处理异常值的方法取决于数据的性质、分析的目的以及异常值对分析的影响。在异常值处理的时候可能会用到的函数①、describe():查看每一列的描述性统计量②、df.info():查看数据信息③、df.std():可以求得DataFrame对象每一列的标准差④、df.drop():删除特定索引⑤、unique():唯一，去重⑥、query():按条件查询。

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