异常值检测和处理

习题预习

1. 什么是Outlier Detection和Handling？
2. 您如何识别数据中的Outliers？
3. 您如何处理异常值？使用哪些方法？
4. 在机器学习中，Outliers如何影响模型的表现？您如何避免这种情况？
5. 您如何衡量Outlier Detection和Handling方法的效果？

说明知识

Outlier Detection and Handling是指在资料分析中，检测和处理异常数据的方法。异常值指的是与其他数据点相比具有极端值的数据。

例如，假设一个公司在2019年的销售额分别为100万、90万、80万、70万和500万。明显地，500万的销售额是异常值，可能是由于错误报告或其他因素而产生的。在进行分析时，必须检测并处理这样的异常值，以免对结果产生不良影响。

常用的Outlier Detection的方法包括基于统计学的方法，如variance-based和z-score-based方法，以及基于机器学习的方法，如K-Means和DBSCAN。

在处理异常值时，可以进行补缺失值、删除异常值、修改异常值等方式来处理，具体方法应视不同情况而定。例如，如果异常值明显是错误报告导致的，可以通过修改异常值为正确值的方式处理；如果异常值对分析结果影响较小，可以删除异常值。

条列重点

1. Outlier Detection (异常值检测)：寻找数据集中超出正常范围的数值，通常需要统计或机器学习方法。

2. Outlier Handling (异常值处理)：对于检测出的异常值，需要进行处理，以减少对后续分析的影响。

3. 方法：包括基于统计和机器学习的方法。可以使用简单的统计指标，例如平均值和方差，来检测异常值。也可以使用聚类和分类等机器学习技术进行检测。

4. 处理方法：包括删除、替换和插值等。删除异常值会造成数据量减少，可能导致分析结果不准确。替换可以使用中位数或平均数替换异常值，或者使用机器学习来预测缺失值。插值方法是通过已知数据来推算出缺失值。

5. 注意事项：需要注意异常值是否是真正的异常，有时候异常值可能是合理的；处理异常值也需要根据具体情况进行选择，并应使用多种方法进行对比分析。

知识测验

1. 请问什么是异常值侦测？请列举两个异常值侦测方法。

答案：异常值侦测是指在资料集中，出现与其它资料值相异的资料值。两个异常值侦测方法包括：箱形图法与回归分析法。

2. 在某个销售数据集中，每个月的销售额都有一个对应的销售量。当销售额和销售量之间的比例不同于一个固定数值时，该如何处理异常值？

答案：可以使用离群值处理机制来处理这个问题。一个常见的方法是移除与平均值差距超过某个特定标准差倍数的资料点。

3. 在一个客户行为数据集中，每个购物篮的价值都有一个对应的时间戳记。当某一笔资料的时间戳记和其余资料点之间的时间间隔超出一个特定时间范围时，该如何处理异常值？

答案：可以使用时间序列分析来处理这个问题。一个常见的方法是检查时间序列资料中的异常值，并将其从资料集中移除。另外，也可以使用时间序列模型来预测每个时间点的期望值，以进一步验证异常值。

4. 在某些影像处理应用中，图像中的异常像素可能会对后续分析造成影响。请列举一些用于处理异常像素的方法。

答案：可选择的方法包括：中值滤波、均值滤波、高斯滤波、边缘检测、二值化、以及形态学运算等。

5. 在用于分类的机器学习模型中，异常值可能会对模型准确性造成很大的不良影响。请问可以使用哪些方法来处理异常值？

答案：可以使用的方法包括：移除异常值、赋予异常值特定的权重、加大异常值与其它资料点之间的距离，以及使用新的特征来代表异常值。此外，也可以使用集成学习方法，将不同模型的预测结果组合起来，从而减少异常值对模型的影响。