如何确定在异常值检测中要删除哪些输入？

在异常值检测中确定要删除哪些输入是一个关键步骤，这通常涉及到多个方面的考虑。异常值是指那些明显偏离数据集主体的值，它们可能是由于数据采集错误、测量误差或其他异常情况造成的。正确处理异常值对于提高数据质量和模型性能至关重要。以下是确定要删除的异常值输入的步骤和考虑因素：

确定是否删除异常值输入

• 基于统计的方法：使用均值和标准差，异常值通常定义为超出均值±3倍标准差的值。
• 基于机器学习的模型：如孤立森林(Isolation Forest)和局部异常因子(Local Outlier Factor)，这些算法可以自动识别异常值。

异常值检测的方法

• 统计方法：如Z-score和IQR(四分位距)。
• 机器学习方法：如孤立森林、单类SVM、局部离群因子(LOF)。
• 可视化方法：如箱线图，可以直观地发现异常值。
• 其他方法：如DBSCAN聚类方法，适用于识别数据中的密度异常点。