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Python中寻找数据异常值的3种方法
来源:jb51  时间:2022/8/22 14:54:55  对本文有异议

1. 引言

在数据处理、机器学习等领域,我们经常需要对各式各样的数据进行处理,本文重点介绍三种非常简单的方法来检测数据集中的异常值。 

2. 举个栗子

为了方便介绍,这里给出我们的测试数据集,如下:

  1. data = pd.DataFrame([
  2. [87, 82, 85],
  3. [81, 89, 75],
  4. [86, 87, 69],
  5. [91, 79, 86],
  6. [88, 89, 82],
  7. [0, 0, 0], # this guy missed the exam
  8. [100, 100, 100],
  9. ], columns=["math", "science", "english"])

图示如下:

假设这里我们有一堆学生的三门科目的考试成绩——英语、数学和科学。这些学生通常表现很好,但其中一人错过了所有考试,三门科目都得了0分。在我们的分析中包括这个家伙可能会把事情搞砸,所以我们需要将他视为异常。

3. 孤立森林

使用孤立森林算法来求解上述异常值分析非常简单,代码如下:

  1. from sklearn.ensemble import IsolationForest
  2. predictions = IsolationForest().fit(data).predict(data)
  3. # predictions = array([ 1, 1, 1, 1, 1, -1, -1])

这里预测值针对每一行进行预测,预测结果为1或者-1;其中1表示该行不是异常值,而-1表示该行是异常值。在上述例子中,我们的孤立森林算法将数据中的最后2行都预测为异常值。

4. 椭圆模型拟合

使用孤椭圆模型拟合算法来求解上述异常值同样非常方便,代码如下:

  1. from sklearn.covariance import EllipticEnvelope
  2. predictions = EllipticEnvelope().fit(data).predict(data)
  3. # predictions = array([ 1, 1, 1, 1, 1, -1, 1])

在上述代码中,我们使用了另外一种异常值检测算法来代替孤立森林算法,但是代码保持不变。相似地,在预测值中,1表示非异常值,-1表示异常值。在上述情况下,我们的椭圆模型拟合算法只将倒数第二个学生作为异常值,即所有成绩都为零的考生。

5. 局部异常因子算法

类似地,我们可以非常方便地使用局部异常因子算法来对上述数据进行分析,样例代码如下:

  1. from sklearn.neighbors import LocalOutlierFactor
  2. predictions = LocalOutlierFactor(n_neighbors=5, novelty=True).fit(data).predict(data)
  3. # array([ 1, 1, 1, 1, 1, -1, 1])

局部异常因子算法是sklearn上可用的另一种异常检测算法,我们可以简单地在这里随插随用。同样地,这里该算法仅将最后第二个数据行预测为异常值。

6. 挑选异常值检测方法

那么,我们如何决定哪种异常检测算法更好呢? 简而言之,没有“最佳”的异常值检测算法——我们可以将它们视为做相同事情的不同方式(并获得略有不同的结果)

7. 异常值消除

在我们从上述三种异常检测算法中的任何一种获得异常预测后,我们现在可以执行异常值的删除。 这里我们只需保留异常预测为1的所有数据行,

代码如下:

  1. # predictions = array([ 1, 1, 1, 1, 1, -1, 1])
  2. data2 = data[predictions==1]

结果如下:

8. 总结

本文重点介绍了在Python中使用sklearn机器学习库来进行异常值检测的三种方法,并给出了相应的代码示例。

到此这篇关于Python中寻找数据异常值的3种方法的文章就介绍到这了,更多相关Python寻找数据异常值内容请搜索w3xue以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持w3xue!

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