4.求可疑值的z-score (standard score),如果大于Grubbs临界值,那么就是outlier Grubbs临界值可以查表得到,它由两个值决定:检出水平α(越严格越小),样本数量n,排除outlier,对剩余序列循环做 1-4 步骤 [1]。详细计算样例可以参考: from outliers import smirnov_grubbs as grubbs print(grubbs.test([8, 9, 10...
returnlower, upper 2. Z-score Z-score为标准分数,测量数据点和平均值的距离,若A与平均值相差2个标准差,Z-score为2。当把Z-score=3作为阈值去剔除异常点时,便相当于3sigma。 defz_score(s): z_score = (s - np.mean(s)) / np.std(...
df_zscore[col] = z_score.abs() > 2.2 # 判断Z-score得分是否大于2.2,如果是则是True,否则为False df_zscore 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. # 删除异常值所在的行 df_drop_outlier = df[df_zscore['col1'] == False] df_drop_outlier 1. 2. 3. 3. 数据去重 pandas中用到的api: dataf...
4] # MissForest缺失值填补-利用随机森林的思想,进行缺失值填充 # MissForest缺失值填补方法 forestimp = MissForest(n_estimators = 100,random_state = 123) oceandfforest = forestimp.fit_transform(ocean
1. 样本从小到大排序2. 求样本的mean和dev3. 计算min/max与mean的差距,更大的那个为可疑值4. 求可疑值的z-score (standard score),如果大于Grubbs临界值,那么就是outlierGrubbs临界值可以查表得到,它由两个值决定:检出水平α(越严格越小),样本数量n,排除outlier,对剩余序列循环做 1-4 步骤 [1]。详细计算...
说明:上面的drop_duplicates方法添加了参数inplace=True,该方法不会返回新的DataFrame对象,而是在原来的DataFrame对象上直接删除,大家可以查看all_emp_df看看是不是已经移除了重复的员工数据。 异常值 异常值在统计学上的全称是疑似异常值,也称作离群点(outlier),异常值的分析也称作离群点分析。异常值是指样本中出现...
第一种：用真实值计算 ^是异或运算符，异或的规则是转换成二进制比较，相同为0，不同为1. 一个...
df dfx['outlier'] = y_pred.tolist() # IX1 - inlier feature 1, IX2 - inlier feature 2 IX1 = np.array(dfx['Item_MRP'][dfx['outlier'] == 0]).reshape(-1,1) IX2 = np.array(dfx['Item_Outlet_Sales'][dfx['outlier'] == 0]).reshape(-1,1) # OX1 - outlier feature 1,...
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-CpHZaMuP-1681961425703)(https://gitcode.net/apachecn/apachecn-cv-zh/-/raw/master/docs/handson-imgproc-py/img/efd87a74-cc48-46bf-81df-ece24e32e7f8.png)] 总结 在本章中,我们讨论了基于数学形态学的不同图像处理技术。
#导入需要的工具包importpandas as pdimportnumpy as npfromsklearn.preprocessingimport*#读取数据集std_df = pd.read_csv('car_sales.csv', encoding ='gbk')print(std_df) scaler= StandardScaler(copy=True)#获得Z-Score标准化后的DataFrame对象std_df_zscore = pd.DataFrame(scaler.fit_transform(std_df[...