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python异常值检测常见方法有哪些

Python中常见的异常值检测方法包括:

  1. 标准差和均值法:根据数据的均值和标准差来判断是否是异常值。
  2. 箱线图法:根据数据的四分位数和箱线图来判断是否是异常值。
  3. 离群点检测算法:包括基于统计学的方法(如Z-score和Tukey的方法)、基于距离的方法(如LOF算法和DBSCAN算法)以及基于密度的方法(如Isolation Forest算法)。
  4. 置信区间法:根据数据的置信区间来判断是否是异常值。
  5. 异常指数法:根据数据的异常指数来判断是否是异常值,如马哈拉诺比斯距离。
  6. 时间序列分析法:根据数据在时间上的变化趋势来判断是否是异常值,如ARIMA模型和季节性分解法。
  7. 机器学习算法:使用机器学习算法来训练模型,然后根据模型预测的结果来判断是否是异常值,如支持向量机和随机森林。
  8. 深度学习算法:使用深度学习算法来训练模型,然后根据模型预测的结果来判断是否是异常值,如神经网络和自编码器。 需要根据具体的数据特点和问题选择合适的异常值检测方法。

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