如何处理标志/异常值
处理标志/异常值是数据处理和分析中的一个重要步骤，它可以帮助我们识别和纠正数据中的异常或错误值，以确保数据的准确性和可靠性。下面是处理标志/异常值的一般步骤：
- 标志/异常值的定义：首先，我们需要明确标志/异常值的定义。标志/异常值是指与其他数据点相比明显不同或不符合预期模式的数据点。这些值可能是由于测量错误、数据录入错误、设备故障或其他原因引起的。
- 数据可视化和探索：通过绘制数据的图表和图形，我们可以直观地观察数据的分布和趋势。这有助于我们发现潜在的标志/异常值。常用的数据可视化工具包括折线图、散点图、箱线图等。
- 统计方法识别标志/异常值：使用统计方法可以帮助我们识别标志/异常值。常用的统计方法包括：
- 离群值检测：通过计算数据点与数据集的平均值或中位数之间的偏差来识别离群值。常用的方法有Z-score方法、箱线图方法等。
- 3σ原则：假设数据服从正态分布，我们可以使用3σ原则来识别标志/异常值。即，如果数据点与数据集的平均值之间的偏差超过3倍的标准差，就可以将其视为标志/异常值。
- 置信区间方法：通过计算数据点的置信区间来判断其是否为标志/异常值。如果数据点落在置信区间之外，就可以将其视为标志/异常值。
- 标志/异常值处理方法：一旦识别出标志/异常值，我们可以根据具体情况采取不同的处理方法：
- 删除：如果标志/异常值是由于数据录入错误或设备故障引起的，我们可以选择将其从数据集中删除。但在删除之前，需要确保这些值不是有效的数据点。
- 替换：对于一些明显错误的标志/异常值，我们可以选择将其替换为合理的值。例如，可以使用数据集的平均值、中位数或插值方法来替换异常值。
- 分组处理：对于一些特定的数据集，我们可以将标志/异常值分组处理。例如，可以将其归类为一个单独的类别或使用特殊的编码来表示。
- 模型预测：对于一些无法确定是否为标志/异常值的数据点，我们可以使用机器学习模型进行预测。通过训练模型，我们可以预测数据点是否为标志/异常值，并根据预测结果进行处理。
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在Paraview中，我正在处理一个使用值-99999作为标志值的数据集。我希望能够在没有这些值的情况下操作数据集，而不会导致字形和色条等问题。名义上，我希望数据被“忽略”。尽管-99999远远超出了数据可能显示的值，但不能使用阈值过滤器，因为该标志可能会在不同的时间出现在不同的位置。
浏览 9提问于2019-06-26得票数 0
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如何使用C#中的单应性或其他方法获取匹配眼点的内值/异常值？我找到matchedFeature了。代码使用HomographyMatrix (单应性)。我想区分内部和异常值。同样，我只需要分离异常值/内异值。
浏览 0提问于2011-01-10得票数 4
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要设置一个标志，我写SET status=status|?，我如何清除一个标志？通常我会写SET status=status&(-1^?)，但是^在sqlite中是非法的。如何清除标志或使用异或？
浏览 3提问于2010-02-19得票数 5
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在这我希望的标志图像将像主页一样，但在其他页面，它将走向向上，只有名称将被看到，而不是整个标志图像。那么如何在jQuery中做到这一点呢？任何建议都是非常值得欣赏的。
浏览 1提问于2011-09-28得票数 0
0xBF800000、rs2 = 0x80542353、rs3 =0x8080800000的融合乘法添加指令时，结果是rd = 0x802BDCAD，这是很好的，但是由于它低于正常(微小)值，所以我很确定应该设置fpu标志RISC-V文件指出，处理低于正常值的值符合case 754-2008关于四舍五入后核实微小性的规定，其中规定，如果结果小于(但不是0)最小的正常值(在这种情况下为2^-126)，则将发出信号，这个结果显然是我是遗漏了什么，标志是不必要的，还是在实现上可能有问题？
浏览 10提问于2019-10-02得票数 4
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ICECAP_A ~ sf1, data = SCI, nrep = Exhaustive)
My problem:自那以来，我一直读到稳健回归更适合处理异常值( 的底部)这个UCLA页面(以及其他页面)建议sandwich包获得异方差一致(HC)标准错误(比如在中)。我希望我不是把两个独立的概念混为一谈，但是如果一个函数寻址/自下而上的异常值，那至少也应该在一定程度上解决不平等的差异？
有人能确认我的推理是否合理(因此仍然支持lmRob()吗？)或者建议我<
浏览 3提问于2020-02-21得票数 0
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根据堆栈溢出的其他问题，我们可以使用以下方法检查是否设置了位标志：
我的尝试是：但是，在设置标志1和设置标志4的情况下，这是行不通的。我如何以传统的方式进行测试？也许我
浏览 1提问于2017-10-21得票数 1
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在这种情况下，我应该如何处理这个特性变量？我在考虑删除训练和测试数据集中的前1%的数据，但是由于我仍然需要对1%的测试数据进行预测，所以我想这不是一个好主意。在这个例子中，由于这个变量在训练和测试数据集中的经验分布在去除“异常值”之前和之后看起来都是一样的，那么我们应该保持这个变量不变吗？此外，一般来说，在将特征放入机器学习算法之前，我们应该如何处理异常值？
浏览 0提问于2018-03-06得票数 5
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我研究过局部异常值因子，但我想知道我们如何在现实世界的例子中使用它？我的意思是，它是单独用于分类，还是与其他分类算法一起使用？它是数据预处理的一部分吗？为了更多地解释我的问题，假设我有一个数据集，我想对它进行分类，但有异常值，那么我是否应该应用局部异常值因子，它将删除异常值，以便我可以对其应用我的分类算法？或者按局部异常值因子进行分类
浏览 29提问于2019-02-28得票数 -3
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我也做到了，我知道在这里我需要一个异或，就像我们在除法时做模2一样。但是，我不能在算法上更进一步，甚至不知道从哪里开始。
浏览 3提问于2016-04-12得票数 1
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我目前正在处理一个回归问题，其中目标变量有接近2000个离群值，而非异常值为54000。
我想知道如何处理目标变量有异常值的数据？？
浏览 1提问于2019-01-13得票数 1
3回答
使用标准化方法处理异常值？
、、、、
我知道有多种方法来处理异常值。我确实提到了几个帖子(post1，post2)，但是我想不出来你能帮上忙吗？
浏览 0提问于2019-12-26得票数 1
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我是统计编程的新手，目前正在处理信用违约数据集中19个变量的11万个观察值的数据集，我想创建一些模型，如logistic回归和rf，其中因变量是公司是否违约。然而，虽然大多数变量似乎是正态分布的，但有3个变量的箱线图甚至没有盒子，并且有许多极高的异常值。我试图忽略包含这些异常值的观察结果，但最终只有20000个观察结果，我非常怀疑这是正确的。这就是为什么我想知道是否有处理这种异常值的好方法，以及如何在R中实现它？下面是用来说明我的观点的框图：
浏览 0提问于2019-10-30得票数 0
2回答
异方差非常明显，bptest()也证实了这一点。有没有一种方法可以自动生成用于执行加权最小二乘的权重？或者你还有其他的办法吗？
浏览 1提问于2014-06-25得票数 3
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之前检测和删除异常值的统计数据。我已经编写了自己的异常值函数(未显示)，但我希望已经有一个函数可以做到这一点，只是我还没有找到它。我在ggplot2一书中的一些例子中看过stat_sum_df("median_hilow"，geom = "smooth")，但我不理解Hmisc的帮助文档，看它是否删除了异常值。在ggplot中有没有像这样删除异常值的函数，或者我应该在哪里修改下面的代码来添加我自己的函数？
编辑:我刚刚看到了这个()，注意到Hadley推荐使用健壮的方法，比如rlm。
浏览 4提问于2010-04-10得票数 6
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我已经删除了建模数据中的异常值。我厌倦了尝试所有的方法来删除，因为有一个异常值，我在应用了许多方法后困扰了我很多。额外信息：如果你知道任何工作，请张贴…
数据在网上有，我不能在这里发布，对不起....我的主管需要一个没有异常值的图..以及存在于离群值数据的整个数据时隙。我不知道如何在所有的变量组合中选择异常值，并在图中没有任何异常值
浏览 3提问于2013-06-15得票数 1
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我使用来自Scikit的一类支持向量机分类器OneClassSVM来确定数据集中的异常值。我的数据集有30000个样本，有1024个变量。我用其中的10 %作为训练数据。我以为距离没有标志，因为它不处理方向。我想了解如何在OneClassSV scikit分类器中计算距离。该符号是否仅仅表示样本位于SVM计算的决策超平面之外？
请帮帮忙。
浏览 2提问于2017-04-17得票数 0
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极光浮标是很特别的：ISO-Prolog标准对如何处理这些问题有什么规定？在我看来，每当出现这些异常时都会引发evaluation_error(underflow)异常，这是处理这些异常的正确方法，但这会带来额外的成本--必须检查每个产生的浮点数。但是，如何处理许多处理器提供的“将取消正态转换为零”(FTZ)和“将取消正态作为零”(DAZ)操作模式？Prolog实现可以使用这些工具吗?如果可以的话，它们如何正确地实现这些功能？(1)记录这些操作模式的使用情况
浏览 6提问于2020-08-09得票数 3
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我正在实验python和数据分析。我收集了推文，统计了不同的用户，并根据他们的位置对他们进行了汇总。然后我计算了每个国家人口的用户百分比。为了使我的图表看起来更好，我用z分数公式标准化了我的数据。现在我观察到，我有一些离群值破坏了我的图，所以我会排除它们。我的问题是，我是否必须将它们从原始数据集中提取出来，然后重新标准化我的数据，还是将标准化的表格排除在我的分析之外，继续我已经计算过的值是正确的？
浏览 0提问于2018-06-12得票数 0
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