异常值,又称离群点,是指那些在数据集中存在的不合理的值,需要注意的是,不合理的值是偏离正常范围的值,不是错误值。比如人的身高为-1m,人的体重为1吨等,都属于异常值的范围。虽然异常值不常出现,但是又会对实际项目分析有影响,造成结果的偏差,所以大家不能不重视。前面文章分享了几种异常值检测的方法,下面小编给大家带来常用的异常值处理方法,希望对大家有所帮助。
·删除
直接将含有异常值的记录删除,通常有两种策略:整条删除和成对删除。这种方法最简单简单易行,但缺点也不容忽视,一是在观测值很少的情况下,这种删除操作会造成样本量不足;二是,直接删除、可能会对变量的原有分布造成影响,从而导致统计模型不稳定。
·视为缺失值
视为缺失值,利用处理缺失值的方法来处理。这一方法的好处是能够利用现有变量的信息,来填补异常值。需要注意的是,将该异常值作为缺失值处理,需要根据该异常值(缺失值)的特点来进行,针对该异常值(缺失值)是完全随机缺失、随机缺失还是非随机缺失的不同情况进行不同处理。
·平均值修正
如果数据的样本量很小的话,也可用前后两个观测值的平均值来修正该异常值。这其实是一种比较折中的方法,大部分的参数方法是针对均值来建模的,用平均值来修正,优点是能克服了丢失样本的缺陷,缺点是丢失了样本“特色”。
·不处理
根据该异常值的性质特点,使用更加稳健模型来修饰,然后直接在该数据集上进行数据挖掘。
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