Python数据分析中的异常检测与处理方法
数据分析在各个领域都有着广泛的应用，然而在实际应用过程中，我们常常会遇到各种各样的异常数据。这些异常数据可能是由于数据采集过程中的错误、设备故障或者是数据本身的特性等原因导致的。如果不及时发现并处理这些异常数据，将会对数据分析结果产生不良影响，甚至影响到业务决策的准确性。为了有效地检测和处理异常数据，在Python数据分析中&...
python 数据分析异常检测anomaly detection
异常检测的原理是基于正态分布的概率密度函数得出，检验概率是否为小概率时间此次使用的为正态分布为标准正态分布和相关性正态分布（特征变量之间可能有相关性）数据的异常需要标注，需要有监督学习1 正确率检验分布使用正确率和召回率进行检验 (2.0precisionrecall)/(precision+recall)def F1(predictions,y): TP=np.sum((predict...
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