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【數據分析工具】機器學習平臺—數據處理算法講解之異常值檢測

2022-10-25 18:51:39 次
異常值指樣本中的個別值，其數值明顯偏離他們所屬樣本的其余觀測值也成異常數據。異常值檢測利用原始數據的分布的特征情況，對存在異常和噪聲的數據進行檢測和識別。同時可進一步對識別出的異常值進行處理。對異常值處理平臺提供了，直接刪除、用均值替換、僅輸出異常值、標記異常值并輸出整表4種方式。
?異常值檢測方法具體如下：
1、四分位數法
    定義：

    如果x滿足或者則x為異常值.其中為x特征的中位數，為x特征的上四分位數，為x特征的下四分位數。
2、自定義
定義如下表達式：
滿足表達式的值為異常值。

?功能說明
異常值檢測利用原始數據的分布的特征情況，對存在異常和噪聲的數據進行檢測和識別。同時可進一步對識別出的異常值進行處理。
?數據格式
數值型字段
?參數說明
異常值監測 
參數 類型 描述
滿足以下全部條件 單選按鈕 滿足所有條件即可進行異常值處理
滿足以下任意條件 單選按鈕 滿足任意條件即可進行異常值處理
異常值操作 下拉框 提供直接刪除、用均值替換、僅輸出異常值以及標記異常值并輸出整表
選擇變量 列表框 用戶指定需要進行異常值檢測的屬性列，這里的屬性列數據類型必須為數值型
檢測方式 下拉框 提供基于四分位距檢測和自定義異常檢測公式，其中基于四分位距，用戶不需要指定值；當檢測方法為用戶自定義時，值為用戶自定義表達式；示例：對屬性列sepalwidth自定義異常檢測公式：sepalwidth < 0.4

?結果說明
數據分析工具—異常值監測
當選擇異常值操作方式為“標記異常值并輸出整表”時，產生新列“outliterTag”，標識是否為異常樣本。

? 演示實例
用Tempo機器學習平臺構建如下流程：
數據分析工具—異常值監測
【文件輸入】節點配置如下：
數據分析工具—異常值監測
【異常值檢測】節點置如下：
 數據分析工具—異常值監測
流程運行結果如下：
 數據分析工具—異常值監測
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