異常值檢測和處理

習題預習

1. 什麼是Outlier Detection和Handling？
2. 您如何識別數據中的Outliers？
3. 您如何處理異常值？使用哪些方法？
4. 在機器學習中，Outliers如何影響模型的表現？您如何避免這種情況？
5. 您如何衡量Outlier Detection和Handling方法的效果？

說明知識

Outlier Detection and Handling是指在資料分析中，檢測和處理異常數據的方法。異常值指的是與其他數據點相比具有極端值的數據。

例如，假設一個公司在2019年的銷售額分別為100萬、90萬、80萬、70萬和500萬。明顯地，500萬的銷售額是異常值，可能是由於錯誤報告或其他因素而產生的。在進行分析時，必須檢測並處理這樣的異常值，以免對結果產生不良影響。

常用的Outlier Detection的方法包括基於統計學的方法，如variance-based和z-score-based方法，以及基於機器學習的方法，如K-Means和DBSCAN。

在處理異常值時，可以進行補缺失值、刪除異常值、修改異常值等方式來處理，具體方法應視不同情況而定。例如，如果異常值明顯是錯誤報告導致的，可以通過修改異常值為正確值的方式處理；如果異常值對分析結果影響較小，可以刪除異常值。

條列重點

1. Outlier Detection (異常值檢測)：尋找數據集中超出正常範圍的數值，通常需要統計或機器學習方法。

2. Outlier Handling (異常值處理)：對於檢測出的異常值，需要進行處理，以減少對後續分析的影響。

3. 方法：包括基於統計和機器學習的方法。可以使用簡單的統計指標，例如平均值和方差，來檢測異常值。也可以使用聚類和分類等機器學習技術進行檢測。

4. 處理方法：包括刪除、替換和插值等。刪除異常值會造成數據量減少，可能導致分析結果不準確。替換可以使用中位數或平均數替換異常值，或者使用機器學習來預測缺失值。插值方法是通過已知數據來推算出缺失值。

5. 注意事項：需要注意異常值是否是真正的異常，有時候異常值可能是合理的；處理異常值也需要根據具體情況進行選擇，並應使用多種方法進行對比分析。

知識測驗

1. 請問什麼是異常值偵測？請列舉兩個異常值偵測方法。

答案：異常值偵測是指在資料集中，出現與其它資料值相異的資料值。兩個異常值偵測方法包括：箱形圖法與迴歸分析法。

2. 在某個銷售數據集中，每個月的銷售額都有一個對應的銷售量。當銷售額和銷售量之間的比例不同於一個固定數值時，該如何處理異常值？

答案：可以使用離群值處理機制來處理這個問題。一個常見的方法是移除與平均值差距超過某個特定標準差倍數的資料點。

3. 在一個客戶行為數據集中，每個購物籃的價值都有一個對應的時間戳記。當某一筆資料的時間戳記和其餘資料點之間的時間間隔超出一個特定時間範圍時，該如何處理異常值？

答案：可以使用時間序列分析來處理這個問題。一個常見的方法是檢查時間序列資料中的異常值，並將其從資料集中移除。另外，也可以使用時間序列模型來預測每個時間點的期望值，以進一步驗證異常值。

4. 在某些影像處理應用中，圖像中的異常像素可能會對後續分析造成影響。請列舉一些用於處理異常像素的方法。

答案：可選擇的方法包括：中值濾波、均值濾波、高斯濾波、邊緣檢測、二值化、以及形態學運算等。

5. 在用於分類的機器學習模型中，異常值可能會對模型準確性造成很大的不良影響。請問可以使用哪些方法來處理異常值？

答案：可以使用的方法包括：移除異常值、賦予異常值特定的權重、加大異常值與其它資料點之間的距離，以及使用新的特徵來代表異常值。此外，也可以使用集成學習方法，將不同模型的預測結果組合起來，從而減少異常值對模型的影響。