一、基于分布的方法 1. 3sigma 基于正态分布,3sigma准则认为超过3sigma的数据为异常点。 图1: 3sigma defthree_sigma(s): mu, std = np.mean(s), np.std(s) lower, upper = mu-3*std, mu+3*std returnlower, upper 2. Z-score Z-...
Python使用3σ准则对离群点进行检测 离群点(Outliers)是指在数据集中,与其它数据点明显不同的观测值。离群点可能是数据错误,也可能是有意义的异常观察。为了有效地检测和处理离群点,我们可以应用3σ准则(Three Sigma Rule),该准则基于正态分布的特性,认为数据集中的约99.7%的数据点将落在均值的3个标准差之内。
在不是正态分布的情形下,也有另一个对应的三西格马定律(three-sigma rule),即使是在非正态分布的情形下,至少会有88.8%的机率会在正负三个标准差的范围内,这是依照切比雪夫不等式的结果。若是单模分布(unimodal distributions)下,正负三个标准差内的机率至少有95%,若一些符合特定条件的分布,机率至少会到98%。 3...
本文收集整理了公开网络上一些常见的异常检测方法。不足之处,还望批评指正。 一、基于分布的方法 1. 3sigma 基于正态分布,3sigma准则认为超过3sigma的数据为异常点。 def three_sigma(s): mu, std = np.mean(s),…
1. 3sigma 基于正态分布,3sigma准则认为超过3sigma的数据为异常点。 图1: 3sigma def three_sigma(s): mu, std = np.mean(s), np.std(s) lower, upper = mu-3*std, mu+3*std return lower, 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...
3sigma 基于正态分布,3sigma准则认为超过3sigma的数据为异常点。 图1: 3sigma def three_sigma(s): mu, std = np.mean(s), np.std(s) lower, upper = mu-3*std, mu+3*std return lower, upper 2. Z-sco 数据派THU 2022/09/19 1K0 Python基础(适合初学-完整教程-学习时间一周左右-节约...
采取的是3sigma原则 ```python def threesigma(factor): """3sigma方法去极值 """ # 计算平均值和标准差 mean = factor.mean() std = factor.std()# 计算上下限的数据 up = mean + 3 * stddown = mean - 3 * std# 替换极值 factor = np.where(factor > up, up, factor) factor = np.where...
Python字节码指令中有ROT_TWO指令来支持这个操作,类似的还有ROT_THREE,对于3个以上的元素,如a, b, c, d = b, c, d, a,才会用到创建元组和元组解包。想知道你的代码对应的字节码指令,可以使用Python标准库中dis模块的dis函数来反汇编你的Python代码。
x = np.linspace(mu -3* sigma, mu +3* sigma,100) plt.plot(x, stats.norm.pdf(x, mu, sigma)) plt.show() 在我们的 Jupyter 笔记本中输入的代码将给我们以下图形: 图9.9:来自指数分布的 5 个样本的 10,000 个样本平均值分布 与之前的练习Exercise 9.04中的显示均匀分布的样本均值一样,橙色线告诉...
def normal_dist_curve(x): return 10000*np.exp(-0.5*((x- mu)/sigma)**2)/(sigma*np.sqrt(2*np.pi)) 最后,我们在数据的直方图上绘制我们的预期分布: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 x_range = np.linspace(-5, 15) y = normal_dist_curve(x_range) ax.plot(x_range, y, ...