Как можно искать выбросы в наборе данных?

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

1. Графический метод. sky.pro Визуализация данных позволяет сразу разглядеть отклонения, незаметные на больших наборах данных. loginom.ru Примеры графических методов:

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

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

Выбор метода зависит от характеристик набора данных и целей анализа. sky.pro