如何检测数据集中的异常值?
异常值在数据集中是不寻常的观察,可能会扭曲和误导数据分析.可以使用多种技术来检测它们在数据集中,包括: 1.统计方法:这些方法使用标准偏差和四分之一范围来识别潜在异常值.例如,任何超过1.5*的数据点,超出了下或上四分之一的数据范围被认为是异常值. 2.视觉方法:盒图,散布图和基因图等图形表示对异常值的检测有用. 视觉检查可以揭示数据点位于数据集的一般分布之外. 3.Z-Score:Z-Score多种方法代表标准偏差的数量. Z-Score的绝对值 (通常比数据中可能表明一个异常值). 4.Z-Score被修改:由于数据集中发现的距离较大,可识别异常值. 5.视觉检测可以揭示数据点位于数据集的一般分布之外. 3.Z-Score: Z-Score是用于识别异常值的标准偏差,而不是通过测量和测量. 6.在研究和测量数据中,这种方法比标准偏差更重要,因为它们可以识别和识别数据中距较大的偏差. 5.在测量和测量中,这种方法是非常重要的.