Python數(shù)據(jù)異常值檢測(cè)和處理的示例分析

這篇文章主要介紹Python數(shù)據(jù)異常值檢測(cè)和處理的示例分析，文中介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考價(jià)值，感興趣的小伙伴們一定要看完！

1 什么是異常值？

在機(jī)器學(xué)習(xí)中，異常檢測(cè)和處理是一個(gè)比較小的分支，或者說(shuō)，是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)副產(chǎn)物，因?yàn)樵谝话愕念A(yù)測(cè)問(wèn)題中，模型通常是對(duì)整體樣本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的一種表達(dá)方式，這種表達(dá)方式通常抓住的是整體樣本一般性的性質(zhì)，而那些在這些性質(zhì)上表現(xiàn)完全與整體樣本不一致的點(diǎn)，我們就稱(chēng)其為異常點(diǎn)，通常異常點(diǎn)在預(yù)測(cè)問(wèn)題中是不受開(kāi)發(fā)者歡迎的，因?yàn)轭A(yù)測(cè)問(wèn)題通產(chǎn)關(guān)注的是整體樣本的性質(zhì)，而異常點(diǎn)的生成機(jī)制與整體樣本完全不一致，如果算法對(duì)異常點(diǎn)敏感，那么生成的模型并不能對(duì)整體樣本有一個(gè)較好的表達(dá)，從而預(yù)測(cè)也會(huì)不準(zhǔn)確。 從另一方面來(lái)說(shuō)，異常點(diǎn)在某些場(chǎng)景下反而令分析者感到極大興趣，如疾病預(yù)測(cè)，通常健康人的身體指標(biāo)在某些維度上是相似，如果一個(gè)人的身體指標(biāo)出現(xiàn)了異常，那么他的身體情況在某些方面肯定發(fā)生了改變，當(dāng)然這種改變并不一定是由疾病引起（通常被稱(chēng)為噪音點(diǎn)），但異常的發(fā)生和檢測(cè)是疾病預(yù)測(cè)一個(gè)重要起始點(diǎn)。相似的場(chǎng)景也可以應(yīng)用到信用欺詐，網(wǎng)絡(luò)攻擊等等。

2 異常值的檢測(cè)方法

一般異常值的檢測(cè)方法有基于統(tǒng)計(jì)的方法，基于聚類(lèi)的方法，以及一些專(zhuān)門(mén)檢測(cè)異常值的方法等，下面對(duì)這些方法進(jìn)行相關(guān)的介紹。

1. 簡(jiǎn)單統(tǒng)計(jì)

如果使用pandas，我們可以直接使用describe()來(lái)觀察數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)性描述（只是粗略的觀察一些統(tǒng)計(jì)量），不過(guò)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)為連續(xù)型的，如下：

df.describe()

或者簡(jiǎn)單使用散點(diǎn)圖也能很清晰的觀察到異常值的存在。如下所示：

2. 3?原則

這個(gè)原則有個(gè)條件：數(shù)據(jù)需要服從正態(tài)分布。在3?原則下，異常值如超過(guò)3倍標(biāo)準(zhǔn)差，那么可以將其視為異常值。正負(fù)3?的概率是99.7%，那么距離平均值3?之外的值出現(xiàn)的概率為P(|x-u| > 3?) <= 0.003，屬于極個(gè)別的小概率事件。如果數(shù)據(jù)不服從正態(tài)分布，也可以用遠(yuǎn)離平均值的多少倍標(biāo)準(zhǔn)差來(lái)描述。

紅色箭頭所指就是異常值。

3. 箱型圖

這種方法是利用箱型圖的四分位距（IQR）對(duì)異常值進(jìn)行檢測(cè)，也叫Tukey‘s test。箱型圖的定義如下：

四分位距(IQR)就是上四分位與下四分位的差值。而我們通過(guò)IQR的1.5倍為標(biāo)準(zhǔn)，規(guī)定：超過(guò)上四分位+1.5倍IQR距離，或者下四分位-1.5倍IQR距離的點(diǎn)為異常值。下面是Python中的代碼實(shí)現(xiàn)，主要使用了numpy的percentile方法。

Percentile = np.percentile(df['length'],[0,25,50,75,100])
IQR = Percentile[3] - Percentile[1]
UpLimit = Percentile[3]+ageIQR*1.5
DownLimit = Percentile[1]-ageIQR*1.5

也可以使用seaborn的可視化方法boxplot來(lái)實(shí)現(xiàn)：

f,ax=plt.subplots(figsize=(10,8))
sns.boxplot(y='length',data=df,ax=ax)
plt.show()

紅色箭頭所指就是異常值。

以上是常用到的判斷異常值的簡(jiǎn)單方法。下面來(lái)介紹一些較為復(fù)雜的檢測(cè)異常值算法，由于涉及內(nèi)容較多，僅介紹核心思想，感興趣的朋友可自行深入研究。

4. 基于模型檢測(cè)

這種方法一般會(huì)構(gòu)建一個(gè)概率分布模型，并計(jì)算對(duì)象符合該模型的概率，把具有低概率的對(duì)象視為異常點(diǎn)。如果模型是簇的集合，則異常是不顯著屬于任何簇的對(duì)象；如果模型是回歸時(shí)，異常是相對(duì)遠(yuǎn)離預(yù)測(cè)值的對(duì)象。

離群點(diǎn)的概率定義：離群點(diǎn)是一個(gè)對(duì)象，關(guān)于數(shù)據(jù)的概率分布模型，它具有低概率。這種情況的前提是必須知道數(shù)據(jù)集服從什么分布，如果估計(jì)錯(cuò)誤就造成了重尾分布。

比如特征工程中的RobustScaler方法，在做數(shù)據(jù)特征值縮放的時(shí)候，它會(huì)利用數(shù)據(jù)特征的分位數(shù)分布，將數(shù)據(jù)根據(jù)分位數(shù)劃分為多段，只取中間段來(lái)做縮放，比如只取25%分位數(shù)到75%分位數(shù)的數(shù)據(jù)做縮放。這樣減小了異常數(shù)據(jù)的影響。

優(yōu)缺點(diǎn)：（1）有堅(jiān)實(shí)的統(tǒng)計(jì)學(xué)理論基礎(chǔ)，當(dāng)存在充分的數(shù)據(jù)和所用的檢驗(yàn)類(lèi)型的知識(shí)時(shí)，這些檢驗(yàn)可能非常有效；（2）對(duì)于多元數(shù)據(jù)，可用的選擇少一些，并且對(duì)于高維數(shù)據(jù)，這些檢測(cè)可能性很差。

5. 基于近鄰度的離群點(diǎn)檢測(cè)

統(tǒng)計(jì)方法是利用數(shù)據(jù)的分布來(lái)觀察異常值，一些方法甚至需要一些分布條件，而在實(shí)際中數(shù)據(jù)的分布很難達(dá)到一些假設(shè)條件，在使用上有一定的局限性。

確定數(shù)據(jù)集的有意義的鄰近性度量比確定它的統(tǒng)計(jì)分布更容易。這種方法比統(tǒng)計(jì)學(xué)方法更一般、更容易使用，因?yàn)?strong>一個(gè)對(duì)象的離群點(diǎn)得分由到它的k-最近鄰（KNN）的距離給定。

需要注意的是：離群點(diǎn)得分對(duì)k的取值高度敏感。如果k太小，則少量的鄰近離群點(diǎn)可能導(dǎo)致較低的離群點(diǎn)得分；如果K太大，則點(diǎn)數(shù)少于k的簇中所有的對(duì)象可能都成了離群點(diǎn)。為了使該方案對(duì)于k的選取更具有魯棒性，可以使用k個(gè)最近鄰的平均距離。

優(yōu)缺點(diǎn)：（1）簡(jiǎn)單；（2）缺點(diǎn)：基于鄰近度的方法需要O(m2)時(shí)間，大數(shù)據(jù)集不適用；（3）該方法對(duì)參數(shù)的選擇也是敏感的；（4）不能處理具有不同密度區(qū)域的數(shù)據(jù)集，因?yàn)樗褂萌珠撝担荒芸紤]這種密度的變化。

5. 基于密度的離群點(diǎn)檢測(cè)

從基于密度的觀點(diǎn)來(lái)說(shuō)，離群點(diǎn)是在低密度區(qū)域中的對(duì)象?；诿芏鹊碾x群點(diǎn)檢測(cè)與基于鄰近度的離群點(diǎn)檢測(cè)密切相關(guān)，因?yàn)槊芏韧ǔＳ绵徑榷x。一種常用的定義密度的方法是，定義密度為到k個(gè)最近鄰的平均距離的倒數(shù)。如果該距離小，則密度高，反之亦然。另一種密度定義是使用DBSCAN聚類(lèi)算法使用的密度定義，即一個(gè)對(duì)象周?chē)拿芏鹊扔谠搶?duì)象指定距離d內(nèi)對(duì)象的個(gè)數(shù)。

優(yōu)缺點(diǎn)：（1）給出了對(duì)象是離群點(diǎn)的定量度量，并且即使數(shù)據(jù)具有不同的區(qū)域也能夠很好的處理；（2）與基于距離的方法一樣，這些方法必然具有O(m2)的時(shí)間復(fù)雜度。對(duì)于低維數(shù)據(jù)使用特定的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可以達(dá)到O(mlogm)；（3）參數(shù)選擇是困難的。雖然LOF算法通過(guò)觀察不同的k值，然后取得最大離群點(diǎn)得分來(lái)處理該問(wèn)題，但是，仍然需要選擇這些值的上下界。

6. 基于聚類(lèi)的方法來(lái)做異常點(diǎn)檢測(cè)

基于聚類(lèi)的離群點(diǎn)：一個(gè)對(duì)象是基于聚類(lèi)的離群點(diǎn)，如果該對(duì)象不強(qiáng)屬于任何簇，那么該對(duì)象屬于離群點(diǎn)。

離群點(diǎn)對(duì)初始聚類(lèi)的影響：如果通過(guò)聚類(lèi)檢測(cè)離群點(diǎn)，則由于離群點(diǎn)影響聚類(lèi)，存在一個(gè)問(wèn)題：結(jié)構(gòu)是否有效。這也是k-means算法的缺點(diǎn)，對(duì)離群點(diǎn)敏感。為了處理該問(wèn)題，可以使用如下方法：對(duì)象聚類(lèi)，刪除離群點(diǎn)，對(duì)象再次聚類(lèi)（這個(gè)不能保證產(chǎn)生最優(yōu)結(jié)果）。

優(yōu)缺點(diǎn)：（1）基于線性和接近線性復(fù)雜度（k均值）的聚類(lèi)技術(shù)來(lái)發(fā)現(xiàn)離群點(diǎn)可能是高度有效的；（2）簇的定義通常是離群點(diǎn)的補(bǔ)，因此可能同時(shí)發(fā)現(xiàn)簇和離群點(diǎn)；（3）產(chǎn)生的離群點(diǎn)集和它們的得分可能非常依賴(lài)所用的簇的個(gè)數(shù)和數(shù)據(jù)中離群點(diǎn)的存在性；（4）聚類(lèi)算法產(chǎn)生的簇的質(zhì)量對(duì)該算法產(chǎn)生的離群點(diǎn)的質(zhì)量影響非常大。

7. 專(zhuān)門(mén)的離群點(diǎn)檢測(cè)

其實(shí)以上說(shuō)到聚類(lèi)方法的本意是是無(wú)監(jiān)督分類(lèi)，并不是為了尋找離群點(diǎn)的，只是恰好它的功能可以實(shí)現(xiàn)離群點(diǎn)的檢測(cè)，算是一個(gè)衍生的功能。

除了以上提及的方法，還有兩個(gè)專(zhuān)門(mén)用于檢測(cè)異常點(diǎn)的方法比較常用：One Class SVM和Isolation Forest，詳細(xì)內(nèi)容不進(jìn)行深入研究。

3 異常值的處理方法

檢測(cè)到了異常值，我們需要對(duì)其進(jìn)行一定的處理。而一般異常值的處理方法可大致分為以下幾種：

• 刪除含有異常值的記錄：直接將含有異常值的記錄刪除；

• 視為缺失值：將異常值視為缺失值，利用缺失值處理的方法進(jìn)行處理；

• 平均值修正：可用前后兩個(gè)觀測(cè)值的平均值修正該異常值；

• 不處理：直接在具有異常值的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘；

是否要?jiǎng)h除異常值可根據(jù)實(shí)際情況考慮。因?yàn)橐恍┠Ｐ蛯?duì)異常值不很敏感，即使有異常值也不影響模型效果，但是一些模型比如邏輯回歸LR對(duì)異常值很敏感，如果不進(jìn)行處理，可能會(huì)出現(xiàn)過(guò)擬合等非常差的效果。

4 異常值總結(jié)

以上是對(duì)異常值檢測(cè)和處理方法的匯總。

通過(guò)一些檢測(cè)方法我們可以找到異常值，但所得結(jié)果并不是絕對(duì)正確的，具體情況還需自己根據(jù)業(yè)務(wù)的理解加以判斷。同樣，對(duì)于異常值如何處理，是該刪除，修正，還是不處理也需結(jié)合實(shí)際情況考慮，沒(méi)有固定的。

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