python異常值檢測常見方法有哪些
小億
132
2023-12-29 17:23:29
Python中常見的異常值檢測方法包括：
- 標(biāo)準(zhǔn)差和均值法：根據(jù)數(shù)據(jù)的均值和標(biāo)準(zhǔn)差來判斷是否是異常值。
- 箱線圖法：根據(jù)數(shù)據(jù)的四分位數(shù)和箱線圖來判斷是否是異常值。
- 離群點檢測算法：包括基于統(tǒng)計學(xué)的方法（如Z-score和Tukey的方法）、基于距離的方法（如LOF算法和DBSCAN算法）以及基于密度的方法（如Isolation Forest算法）。
- 置信區(qū)間法：根據(jù)數(shù)據(jù)的置信區(qū)間來判斷是否是異常值。
- 異常指數(shù)法：根據(jù)數(shù)據(jù)的異常指數(shù)來判斷是否是異常值，如馬哈拉諾比斯距離。
- 時間序列分析法：根據(jù)數(shù)據(jù)在時間上的變化趨勢來判斷是否是異常值，如ARIMA模型和季節(jié)性分解法。
- 機(jī)器學(xué)習(xí)算法：使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來訓(xùn)練模型，然后根據(jù)模型預(yù)測的結(jié)果來判斷是否是異常值，如支持向量機(jī)和隨機(jī)森林。
- 深度學(xué)習(xí)算法：使用深度學(xué)習(xí)算法來訓(xùn)練模型，然后根據(jù)模型預(yù)測的結(jié)果來判斷是否是異常值，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和自編碼器。
需要根據(jù)具體的數(shù)據(jù)特點和問題選擇合適的異常值檢測方法。
