Для обнаружения выбросов в данных и их очистки от аномальных значений можно использовать следующие методы:

1. Графический метод. 1 Визуализация данных позволяет сразу разглядеть отклонения, незаметные на больших наборах данных. 2 Примеры графических методов: box plot (график с усами) и scatter plot (диаграмма рассеяния). 1
2. 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
3. Метод IQR (межквартильный размах). 1 Выбросы определяются как значения, находящиеся за пределами 1,5 IQR от нижнего (Q1) и верхнего (Q3) квартилей. 1
4. 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
5. Алгоритмы машинного обучения. 1 Некоторые из них, такие как DBSCAN, Isolation Forest и Local Outlier Factor, обучаются на данных и выявляют выбросы на основе структуры и распределения данных. 1

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