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 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...
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-...
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-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...
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), 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...
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...
在实验科学中有对应正态分布的三西格马定律(three-sigma rule of thumb),是一个简单的推论,内容是“几乎所有”的值都在平均值正负三个标准差的范围内,也就是在实验上可以将99.7%的机率视为“几乎一定”。不过上述推论是否有效,会视探讨领域中“显著”的定义而定,在不同领域,“显著”(significant)的定义也随着...
3sigma 依据正太分布异常值分布在3个标准差以外的位置,如下图所示: 下面我们来计算数据的±3个标准以外的位置,落在这两个位置内的数据点即为异常值: # 3sigma def three_sigma(df): mean=df.y.mean() std=df.y.std() upper_limit=mean+3*std ...
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...
异常检测(anomaly detection)是对不符合预期模式或数据集中其他项目、事件、观测值的识别,通常异常项目会转变成结构缺陷、文本错误等类型的问题。有三大类异常检测方法,无监督异常检测方法能通过寻找与其他数据最不匹配的实例来检测出未标记测试数据的异常。监督式异常检测方法需要一个已经被标记“正常”与“异常”的数据...
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...