深度数据预处理中清洗数据去除异常值怎么算
时间: 2024-05-20 13:10:14 浏览: 14
在深度数据预处理中,清洗数据去除异常值的常见方法是使用3σ原则或者箱线图方法。
3σ原则是统计学中的一种方法,其基本思想是对正态分布数据进行处理,如果某个数据点的值超过了平均值加减三倍标准差的范围,则认为该数据点是异常点,需要进行清洗。
箱线图方法是使用一组数据的四分位数来界定异常值。该方法会把数据分成四个等份,其中第一份包含最小值到第一四分位数(Q1)之间的数据,第二份包含Q1到中位数之间的数据,第三份包含中位数到第三四分位数(Q3)之间的数据,第四份包含Q3到最大值之间的数据。异常数据值在箱形图中指超出了非异常数据箱子外围的数据点。如果一个数据点超过了Q3加上1.5倍四分位距离的范围或者低于Q1减去1.5倍四分位距离的范围,则认为该数据点是异常点,需要进行清洗。
以上两种方法都可以进行基础清洗,但具体使用哪种方法需要根据实际需求和数据情况选择。
相关问题
深度数据预处理中清洗数据去除异常值python代码示例
以下是一个处理异常值的示例代码:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 生成一个包含异常值的 DataFrame
data = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
'col2': [10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, np.nan]})
# 用中位数替换异常值
median = data['col2'].median()
data['col2'] = np.where(abs(data['col2'] - median) > 3 * data['col2'].std(), median, data['col2'])
# 输出处理后的数据
print(data)
```
这个代码使用中位数来替换所有超出标准差三倍的异常值。
4.深度学习中数据预处理的方法
深度学习中的数据预处理方法有很多种,以下是其中一些常用的方法:
1. 数据清洗:去除重复数据、异常值、空值等。
2. 归一化:将数据缩放到相同的范围内,常用的方法有最小-最大规范化和z-score规范化。
3. 标准化:将所有数据减去均值,再除以标准差,使得数据的均值为0,标准差为1。
4. 特征选择:选择最有用的特征,减少冗余数据的影响,常用的方法有方差选择和互信息。
5. 数据增强:通过一些变换方式,如旋转、平移、缩放等,增加数据量,提高模型的鲁棒性。
6. 数据降维:使用PCA、LDA等降维方法,减少数据的维度,提高模型训练效率。
7. 数据扩充:使用GAN等生成模型,生成新的数据,增加数据量,提高模型的泛化能力。
以上是一些常用的深度学习数据预处理方法,不同的问题可能需要不同的方法进行处理。