get_outliers_inliers

get_outliers_inliers是一个函数，用于从一组数据中获取异常值和正常值。

异常值指的是在数据中明显偏离正常情况的数值，可能是由于错误、异常行为或者其他因素引起的。而正常值是指符合数据分布特征，没有明显偏离的数值。

在使用get_outliers_inliers函数时，首先需要将要分析的数据传入函数作为参数。函数会对数据进行处理，然后返回两个列表，一个是异常值列表，另一个是正常值列表。

该函数的实现过程可以参考以下步骤：

1. 定义两个空列表，用于存储异常值和正常值。

2. 计算数据的平均值和标准差，用于判断一个数值是否为异常值。一般来说，如果一个数值与平均值的偏离程度超过3倍的标准差，可以将其判定为异常值。

3. 遍历数据，对每个数值进行判断。如果数值被判定为异常值，则将其添加到异常值列表中；否则，将其添加到正常值列表中。

4. 返回异常值列表和正常值列表。

使用get_outliers_inliers函数可以帮助我们对数据进行分析和处理。异常值往往会对数据的分析结果产生明显的影响，因此及时发现并处理异常值是十分重要的。通过获取正常值，我们可以更准确地了解数据分布的特点，进行更精确的分析和预测。

相关问题

这段代码运用了什么模型from collections import Counter all_outliers=[] numeric_features = train.dtypes[train.dtypes != 'object'].index for feature in numeric_features: try: outs = detect_outliers(train[feature], train['SalePrice'],top=5, plot=False) except: continue all_outliers.extend(outs)

这段代码并没有运用具体的机器学习模型，它主要是使用了Python中的一些数据结构和函数来处理数据。

首先，引入了collections模块中的Counter类，以便后续统计异常值的数量。

接着，使用了train.dtypes[train.dtypes != 'object'].index获取数据集中所有数值类型的特征，并将其保存到numeric_features变量中。

然后，使用了一个for循环遍历numeric_features中的每一个特征，并调用上一个问题中定义的detect_outliers()函数来检测该特征中的异常值。将检测出来的所有异常值的索引保存在了all_outliers变量中。

最后，使用了extend()函数将每个特征中检测出来的异常值索引合并到了一起，并使用Counter()函数统计了所有异常值的数量。

remove_outliers

函数 remove_outliers 是一个CGAL库中的函数，用于去除离群点。它接受一个点集合作为输入，并根据给定的参数 k 和一些其他参数，将离群点从点集合中移除。具体的移除算法是根据一个像素点离它周围点的均值是否超过一定数值来判断是否为离群点的。这个函数对于去除CCD相机的hot pixels或dead pixels非常有用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [CGAL 点云离群点剔除](https://blog.csdn.net/qq_36686437/article/details/126793172)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [A Variational Approach to Remove Outliers and Impulse Noise.pdf](https://download.csdn.net/download/ppf606ppf/11241607)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [PCL学习笔记(20)——remove_outliers](https://blog.csdn.net/weixin_41552975/article/details/120381908)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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