异常值检测!最佳统计方法实践(代码实现)!⛵

发布网友发布时间：2024-10-01 21:19

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热心网友时间：2024-10-25 09:43

异常值检测在数据分析中至关重要，本文将介绍两种主要方法：可视化和统计，通过Python代码实现。首先，通过箱线图和直方图，我们可以直观地发现保险数据集中年龄、BMI和费用的异常值分布。年龄没有异常，BMI上限有异常，费用上限存在多个异常点。

接着，统计方法如z分数和四分位距也被采用。z分数通过测量数据点与平均值的距离来识别异常值，如果z-score超过3或低于-3，我们将其视为异常。在实际操作中，我们对BMI和费用数据进行了z-score计算，发现一些高于3SD的值被剔除。

四分位距法基于数据的分布情况，将数据分为四个部分，异常值定义为超出Q1-1.5*IQR或Q3+1.5*IQR范围的值。应用这种方法后，我们也看到了费用数据的异常值情况。

总的来说，异常值检测是数据预处理的重要环节，对于数据的分布分析和模型构建具有显著影响。通过以上实例，我们可以有效地识别并处理数据集中的异常值。更多详细内容，可参考ShowMeAI官方资源。