異常值檢測論文進度報告 異常值檢測的常見四種方法是什么？
異常值檢測的常見四種方法是什么？
摘要： 本文介紹了異常值檢測的常見四種方法，分別為Numeric Outlier、Z-Score、DBSCA以及Isolation Forest 在訓練機器學習算法或應用統計技術時，錯誤值或異常值可能是一個嚴重的問題，它們通常會造成測量誤差或異常系統條件的結果，因此不具有描述底層系統的特征。 實際上，最佳做法是在進行下一步分析之前，就應該進行異常值去除處理。 在某些情況下，異常值可以提供有關整個系統中局部異常的信息；因此，檢測異常值是一個有價值的過程，因為在這個工程中，可以提供有關數據集的附加信息。 目前有許多技術可以檢測異常值，并且可以自主選擇是否從數據集中刪除。 在這篇博文中，將展示KNIME分析平臺中四種最常用的異常值檢測的技術。
什么是異常值分析？
異常值分析 是檢驗 數據 是否有錄入錯誤 數據和 不合常理的 數據 。 不加剔除的把 異常值 代入 數據分析 過程中，會對結果產生不良影響，而對 異常值 的 分析 其原因，常常成為為發現問題的而改進決策的契機。
如何處理異常值？
如何處理異常值？ 異常值的處理分為三種：設為缺失值、填補、不處理。 設置為Null值；此類處理最簡單，而且絕大多數情況下均使用此類處理；直接將異常值“干掉”，相當于沒有該異常值。 如果異常值不多時建議使用此類方法。 如果異常值非常多時，則可能需要進行填補設置，SPSSAU共提供平均值，中位數，眾數和隨機數、填補數字0共五種填補方式。