异常值检测论文进度报告 异常值检测的常见四种方法是什么？
异常值检测的常见四种方法是什么？
摘要： 本文介绍了异常值检测的常见四种方法，分别为Numeric Outlier、Z-Score、DBSCA以及Isolation Forest 在训练机器学习算法或应用统计技术时，错误值或异常值可能是一个严重的问题，它们通常会造成测量误差或异常系统条件的结果，因此不具有描述底层系统的特征。 实际上，最佳做法是在进行下一步分析之前，就应该进行异常值去除处理。 在某些情况下，异常值可以提供有关整个系统中局部异常的信息；因此，检测异常值是一个有价值的过程，因为在这个工程中，可以提供有关数据集的附加信息。 目前有许多技术可以检测异常值，并且可以自主选择是否从数据集中删除。 在这篇博文中，将展示KNIME分析平台中四种最常用的异常值检测的技术。
什么是异常值分析？
异常值分析 是检验 数据 是否有录入错误 数据和 不合常理的 数据 。 不加剔除的把 异常值 代入 数据分析 过程中，会对结果产生不良影响，而对 异常值 的 分析 其原因，常常成为为发现问题的而改进决策的契机。
如何处理异常值？
如何处理异常值？ 异常值的处理分为三种：设为缺失值、填补、不处理。 设置为Null值；此类处理最简单，而且绝大多数情况下均使用此类处理；直接将异常值“干掉”，相当于没有该异常值。 如果异常值不多时建议使用此类方法。 如果异常值非常多时，则可能需要进行填补设置，SPSSAU共提供平均值，中位数，众数和随机数、填补数字0共五种填补方式。