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我正在尝试从数据集中的“Price”列中删除异常值。我已经能够使用其他列中的相应值创建离群值的数据框，但我正在努力从父数据集中排除这些条目。我该怎么做呢？这是我用来创建上面提到的新数据帧的代码： lower_limit = pq1 - 1.5 *iqr
newdf = df[((df['pric
浏览 39提问于2020-09-25得票数 0
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我有一个数据集(见下文)，它由多个变量组成，其中两个是'manu‘和'popul’，它们都包含数值。
然后从这幅图中我可以看到有一些异常值，我能够使用下面的代码识别出哪些值是异常值，我还将显示哪些值是异常值：
浏览 4提问于2021-03-16得票数 0
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我有一个包含许多数值和分类值的数据集，我只想测试数值列上的外围值，并根据这些列删除行。我就是这样尝试的：但是，它将删除所有列中的所有外围值，当然，因为我有分类列，因此遇到以下错误：TypeError:不支持的操作数类型(S)用于+：&#
浏览 0提问于2018-03-20得票数 1
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我有一个数值变量(价格)，它在训练和测试数据集中都有一个长尾。我发现，如果删除这个变量在训练和测试数据集中的最高值1%，那么这个变量的直方图和测试数据集看起来基本相同。见下图。📷
我的问题是:我仍然需要使用训练数据(包括特性和标签)对测试数据进行预测(仅使用特性)。在这种情况下，我应该如何处理
浏览 0提问于2018-03-06得票数 5
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我是否可以将未经编辑的自然离群值保留在数据集中(不只是因为数据中错误输入而出现的异常值)？或者我也应该移除它们或者改变它们？
浏览 0提问于2021-12-24得票数 0
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我有一个包含2000多个观察值的大型数据集。这些数据涉及动物组织中的毒素浓度。我的响应变量是myRESULT，并且我对每个感兴趣的ANALYTE都有多个观察值。我需要从每个ANALYTE组中删除离均值超过三个SD的数值。 虽然我意识到我通常不应该从数据集中删除异常值，但我仍然想知道如何在R中做到这一点。 下面是我的</e
浏览 17提问于2019-01-13得票数 0
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我正在使用Lime (局部可解释模型-不可知论解释)与混合特征类型，以评估我的模型预测的分类任务。是否有人知道如何在lime.lime_tabular.LimeTabularExplainer()方法中指定二进制特性。石灰实际上如何处理这些类型的特性(只有1和0的更多特性)？
浏览 6提问于2020-09-30得票数 0
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我有一个大的>100列的数据集，其中包含几乎所有类型的数据。我想从我的数据集中删除离群值，为此我决定使用IQR。问题是，即使我应用0.25/0.75的分位数，我仍然会在ClientTotalIncome等列中得到大量的异常值。进一步地，我消除了超过90%的数据。我在Python中删除异常
浏览 0提问于2019-01-29得票数 0
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我正在研究一个分类问题，我发现我的数据有很多异常值，这降低了我的识别率。我试过重新标度，标准化技术，如最小最大，盒考克斯，甚至日志转换。我正在考虑从方框图中删除异常值，但我担心我可能会删除定义模型所需的有用特性/数据。
有没有人建议如何处理这类案件。对数据的进一步分析表明，我的数据构成的特性属于不同<
浏览 0提问于2017-05-07得票数 1
是否存在接受多个数据集进行处理的模块？例如，“拆分数据”、“编辑元数据”和“选择数据集中的列”不接受多个数据集作为输入。 这就是我所做的:在我的模型中有几个数字和分类变量。我使用“转换为指示器变量”模块为我的数据创建虚拟变量。如何将指标变量和数值变量包含到一个数据</
浏览 28提问于2019-04-11得票数 0
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R异常值程序
、、、
我想写一个从我的数据集中删除异常值的程序。这段代码显示了异常行数和列数，但没有从我的数据集中删除它们：out <- outlier(Practice_data[,2:4], logical=TRUE)Practice_data[which(out[,], TRUE)]
which(out[,], TR
浏览 8提问于2016-09-23得票数 0
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我的数据集包含数字和分类预测器。我已经排除了数值变量的离群值。现在，我想知道如何处理分类变量的“异常值”(即不平衡类)，但是我在这个主题上找不到任何东西。我是否必须处理不平衡的类(离群值)，还是只与分类任务相关？
附带注意，如果重要的话:我使用一个热编码对分类变量进行编码。
浏览 0提问于2022-07-15得票数 0
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我有一个数据集，其中包含编码为数值的分类变量、其他连续且有许多异常值的变量，以及具有相当正态分布的其他连续变量。我正计划使用sklearn预处理方法.PowerTransformer来对所有这些列进行转换，但也许只对那些没有正态分布的列和许多异常值使用它可能更有意义？这是一个分类问题(泰坦尼克号机器学习问题)。
浏览 0提问于2021-02-21得票数 1
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背景:作为预测分析的一部分，我得到了一个训练和测试数据集。训练数据和测试数据都有数值和分类预测变量，另外，训练数据有一个数值目标变量。目的是在测试中预测目标。train = C1，c2，x3，x4，y = Xc，X，y
Xc，X表示范畴变量和数值预测变量。我试图从分类变量Xc中生成额外的特性，
浏览 0提问于2018-06-05得票数 1
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在熊猫的数据子集中(在这里，我的异常值)应该被删除：df = data[~(data.outlier1 == 1)] df = data[~((data.outlier1 == 1) or (data.outlier2 == 1) or (data.outlier3 == 1))]
其想法是同时减去所有的异常值(编码在不同<e
浏览 7提问于2015-10-06得票数 1
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我面临一个数据科学挑战，其中提供了两个数据集，第一个数据集包含数天的天气数据(温度、风速和降水)，另一个数据集包含同一天的飞行信息(飞行时间和乘客人数)。飞行数据集可以包含同一天的多个航班。我有几个关于离群点检测的问题：
由于许多天气数据值将在大数据集中重复，所以是首先在天气
浏览 0提问于2022-01-15得票数 0
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通过移除IQR范围之外的点，可以很容易地消除单个数据的离群点。但是，如果数据集是由多个维度的数据组成的，那么如何检测和删除异常值呢？
下面是我的方法:数据集包含七个不同的数据维度。当在dataframe上显示时，有七个不同的列；每一行充当解释单个数据属性的元
浏览 0提问于2021-10-20得票数 0
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使用One-class SVM或Elliptic Envelope识别数据集中的异常值之后，如何使用这些模型从数据集中删除异常值？
就是我要看的例子。
浏览 1提问于2015-07-25得票数 8
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