数据分析 第五篇:离群点检测

悦光阴 2019/12/27 21:01:47

离群点()是指和其他观测点偏离非常大的数据点,离群点是异常的数据点,但是不一定是错误的数据点。确定离群点对于数据分析会带来不利的影响,比如,增大错误方差、影响预测和影响正态性。从散点图上可以直观地看到离群点,离群点是孤立的一个数据点;从分布上来看,离群点远离数据集中其他数据点。在数

离群点(outlier)是指和其他观测点偏离非常大的数据点,离群点是异常的数据点,但是不一定是错误的数据点。确定离群点对于数据分析会带来不利的影响,比如,增大错误方差、影响预测和影响正态性。

从散点图上可以直观地看到离群点,离群点是孤立的一个数据点;从分布上来看,离群点远离数据集中其他数据点。

 

在数据处理过程中,检测离断点的方法,通常有Z-score 和 IQR。

一,Z-score方法

Z-score以标准差为单位去度量某一原始分数偏离平均数的距离,它回答了一个问题:"一个给定分数距离平均数多少个标准差?",Z-score的公式是:

Z-score = (Observation — Mean)/Standard Deviation
z = (X — μ) / σ

使用Python来实现,通常把远离标准差3倍距离以上的数据点视为离群点,也就是说,把Z-score大于3的数据点视作离群点:

import numpy as np
import pandas as pd

def detect_outliers(data,threshold=3):
    mean_d = np.mean(data)
    std_d = np.std(data)
    outliers = []
    
    for y in data_d:
        z_score= (y - mean_d)/std_d 
        if np.abs(z_score) > threshold:
            outliers.append(y)
    return outliers

二,IQR方法

四分位点内距(Inter-Quartile Range,IQR),是指在第75个百分点与第25个百分点的差值,或者说,上、下四分位数之间的差,计算IQR的公式是:

IQR = Q3 − Q1 

IQR是统计分散程度的一个度量,分散程度通过需要借助箱线图来观察,通常把小于 Q1 - 1.5 * IQR 或者大于 Q3 + 1.5 * IQR的数据点视作离群点,探测离群点的公式是:

outliers =  value < ( Q1 - 1.5 * IQR )  or value > ( Q3 + 1.5 * IQR )

这种探测离群点的方法,是箱线图默认的方法,箱线图提供了识别异常值/离群点的一个标准:

异常值通常被定义为小于 Q- l.5 IQR 或者 大于 Q+ 1.5 IQR的值,QL称为下四分位数, Qu称为上四分位数,IQR称为四分位数间距,是Qu上四分位数和QL下四分位数之差,其间包括了全部观察值的一半。

箱线图的各个组成部分的名称及其位置如下图所示:

箱线图可以直观地看出数据集的以下重要特性:

  • 中心位置:中位数所在的位置就是数据集的中心,从中心位置向上或向下看,可以看出数据的倾斜程度。
  • 散布程度:箱线图分为多个区间,区间较短时,表示落在该区间的点较集中;
  • 对称性:如果中位数位于箱子的中间位置,那么数据分布较为对称;如果极值离中位数的距离较大,那么表示数据分布倾斜。
  • 离群点:离群点分布在箱线图的上下边缘之外。

使用Python实现,参数sr是Series类型的变量:

def detect_outliers(sr):
    q1 = sr.quantile(0.25)
    q3 = sr.quantile(0.75)
    iqr = q3-q1 #Interquartile range
    fence_low  = q1-1.5*iqr
    fence_high = q3+1.5*iqr
    outliers = sr.loc[(sr < fence_low) | (sr > fence_high)]
    return outliers

 

 

参考文档:

 

随时随地学软件编程-关注百度小程序和微信小程序
关于找一找教程网

本站文章仅代表作者观点,不代表本站立场,所有文章非营利性免费分享。
本站提供了软件编程、网站开发技术、服务器运维、人工智能等等IT技术文章,希望广大程序员努力学习,让我们用科技改变世界。
[数据分析 第五篇:离群点检测]http://www.zyiz.net/tech/detail-97637.html

上一篇:GitHub动漫人脸检测项目lbpcascade animeface

下一篇:如何用python“优雅的”调用有道翻译?

赞(0)
关注微信小程序
程序员编程王-随时随地学编程

扫描二维码或查找【程序员编程王】

可以随时随地学编程啦!

技术文章导航 更多>
扫一扫关注最新编程教程