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發(fā)布時(shí)間：2023-11-03 18:51:43 作者：知網(wǎng)小編 來(lái)源：educationmanagementsystem.com
摘要： 本文介紹了異常值檢測(cè)的常見(jiàn)四種方法，分別為Numeric Outlier、Z-Score、DBSCA以及Isolation Forest 在訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)算法或應(yīng)用統(tǒng)計(jì)技術(shù)時(shí)，錯(cuò)誤值或異常值可能是一個(gè)嚴(yán)重的問(wèn)題，它們通常會(huì)造成測(cè)量誤差或異常系統(tǒng)條件的結(jié)果，因此不具有描述底層系統(tǒng)的特征。 實(shí)際上，最佳做法是在進(jìn)行下一步分析之前，就應(yīng)該進(jìn)行異常值去除處理。 在某些情況下，異常值可以提供有關(guān)整個(gè)系統(tǒng)中局部異常的信息；因此，檢測(cè)異常值是一個(gè)有價(jià)值的過(guò)程，因?yàn)樵谶@個(gè)工程中，可以提供有關(guān)數(shù)據(jù)集的附加信息。 目前有許多技術(shù)可以檢測(cè)異常值，并且可以自主選擇是否從數(shù)據(jù)集中刪除。 在這篇博文中，將展示KNIME分析平臺(tái)中四種最常用的異常值檢測(cè)的技術(shù)。
