Как можно обнаружить выбросы в данных и очистить их от аномальных значений?

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

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