論文查重產(chǎn)品
異常值檢測(cè)論文進(jìn)度報(bào)告 異常值檢測(cè)的常見(jiàn)四種方法是什么？
異常值檢測(cè)的常見(jiàn)四種方法是什么？
摘要： 本文介紹了異常值檢測(cè)的常見(jiàn)四種方法，分別為Numeric Outlier、Z-Score、DBSCA以及Isolation Forest 在訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)算法或應(yīng)用統(tǒng)計(jì)技術(shù)時(shí)，錯(cuò)誤值或異常值可能是一個(gè)嚴(yán)重的問(wèn)題，它們通常會(huì)造成測(cè)量誤差或異常系統(tǒng)條件的結(jié)果，因此不具有描述底層系統(tǒng)的特征。 實(shí)際上，最佳做法是在進(jìn)行下一步分析之前，就應(yīng)該進(jìn)行異常值去除處理。 在某些情況下，異常值可以提供有關(guān)整個(gè)系統(tǒng)中局部異常的信息；因此，檢測(cè)異常值是一個(gè)有價(jià)值的過(guò)程，因?yàn)樵谶@個(gè)工程中，可以提供有關(guān)數(shù)據(jù)集的附加信息。 目前有許多技術(shù)可以檢測(cè)異常值，并且可以自主選擇是否從數(shù)據(jù)集中刪除。 在這篇博文中，將展示KNIME分析平臺(tái)中四種最常用的異常值檢測(cè)的技術(shù)。
什么是異常值分析？
異常值分析 是檢驗(yàn) 數(shù)據(jù) 是否有錄入錯(cuò)誤 數(shù)據(jù)和 不合常理的 數(shù)據(jù) 。 不加剔除的把 異常值 代入 數(shù)據(jù)分析 過(guò)程中，會(huì)對(duì)結(jié)果產(chǎn)生不良影響，而對(duì) 異常值 的 分析 其原因，常常成為為發(fā)現(xiàn)問(wèn)題的而改進(jìn)決策的契機(jī)。
如何處理異常值？
如何處理異常值？ 異常值的處理分為三種：設(shè)為缺失值、填補(bǔ)、不處理。 設(shè)置為Null值；此類(lèi)處理最簡(jiǎn)單，而且絕大多數(shù)情況下均使用此類(lèi)處理；直接將異常值“干掉”，相當(dāng)于沒(méi)有該異常值。 如果異常值不多時(shí)建議使用此類(lèi)方法。 如果異常值非常多時(shí)，則可能需要進(jìn)行填補(bǔ)設(shè)置，SPSSAU共提供平均值，中位數(shù)，眾數(shù)和隨機(jī)數(shù)、填補(bǔ)數(shù)字0共五種填補(bǔ)方式。