Несколько методов, которые можно использовать для поиска выбросов в наборе данных:

1. Графический метод. 1 Визуализация данных позволяет сразу разглядеть отклонения, незаметные на больших наборах данных. 3 Примеры графических методов:

• Box plot (ящик с усами). 1 График показывает медиану, нижний и верхний квартили, а также выбросы в данных. 1 Выбросы определяются как значения, находящиеся за пределами усов, которые представляют 1,5 межквартильного размаха (IQR). 1
• Scatter plot (диаграмма рассеяния). 1 Диаграмма показывает взаимосвязь между двумя переменными и позволяет увидеть выбросы, которые отклоняются от общей тенденции. 1

1. Z-оценка. 1 Это статистическая мера, которая показывает, насколько значение отклоняется от среднего значения выборки в единицах стандартного отклонения. 1 Выбросы можно определить, присвоив порог Z-оценки, например, 2 или 3. 1 Значения с Z-оценкой, превышающей этот порог, считаются выбросами. 1
2. Метод IQR (межквартильный размах). 1 Межквартильный размах определяется как разница между нижним (Q1) и верхним (Q3) квартилями. 1 Выбросы определяются как значения, находящиеся за пределами 1,5 IQR от Q1 и Q3. 1
3. Тест Граббса. 1 Тест сравнивает наибольшее и наименьшее значения с средним значением и стандартным отклонением выборки. 1 Если статистика теста превышает определённый критический уровень, наибольшее или наименьшее значение считается выбросом. 1
4. Алгоритмы машинного обучения. 1 Некоторые алгоритмы машинного обучения, такие как DBSCAN, Isolation Forest и Local Outlier Factor, также могут использоваться для определения выбросов в данных. 1 Эти алгоритмы обучаются на данных и выявляют выбросы на основе структуры и распределения данных. 1

Выбор метода зависит от характеристик набора данных и целей анализа. 1