首页 / 科技数码 / 内容详情

python数据异常值的处理

科技数码时间：2024-07-09 21:02:05

python 异常值处理

在Python中，异常值处理可以通过以下方法进行：

1. 使用z-score方法判断异常值：对原始值进行正态标准化，计算(X-mean(X))/std(X)，根据计算结果判断样本值与中心的偏离程度。

2. 重复数据的预处理：对于重复数据，可以通过简单的比较算法剔除。

3. 缺失数据的预处理：缺失数据的处理主要有4种方式：均值补差、利用同类均值补差、极大似然估计、多重补差。

需要注意的是，标准化后的绝对值越大，数据越有可能异常，是否异常根据设定的阈值判断。

郑重声明：图文由自媒体作者发布，我们尊重原作版权，但因数量庞大无法逐一核实，图片与文字所有方如有疑问可与我们联系，核实后我们将予以删除。