请问有哪些方法可以进行异常值的检测与删除案例

常用的异常值检测方法包括：箱线图、基于距离的方法、基于密度的方法、基于统计模型的方法等。针对特定场景，可以选择不同的方法。

异常值的处理方法也多种多样，包括删除、替换、插值、分箱等。处理方法应根据实际情况选择。例如，对于一些极端大或小的异常值可以进行删除；对于一些缺失较多的数据可以进行插值填充；对于一些无法删除的异常值可以通过分箱方法将其转化为分类变量等。

相关问题

请问有哪些方法可以进行异常值的检测与删除？

常见的异常值检测方法包括基于统计学的方法（如Z-score、Median Absolute Deviation等）、基于聚类的方法（如DBSCAN、LOF等）、基于决策树的方法（如Isolation Forest等）、基于分类器的方法（如One-class SVM等）等等。删除异常值的方法通常为直接将异常值删除或通过缩尾法进行处理。但需要注意的是，异常值可能是数据中的重要信息，如何处理应该根据具体情况进行决策。

异常值检测的常见方法有哪些

1. 箱线图检测方法

2. Z-score检测方法

3. Tukey方法

4. MAD方法

5. DBSCAN聚类方法

6. Isolation Forest方法

7. One-Class SVM方法

8. Local Outlier Factor方法

9. Robust Covariance方法

10. Mahalanobis Distance方法

11. Elliptic Envelope方法

12. Angle-Based Outlier Detection方法

13. Minimum Covariance Determinant方法

14. Cluster-Based Local Outlier Factor方法

15. K-means Clustering方法

16. Principal Component Analysis方法

17. Extreme Value Analysis方法

18. Quantile Range方法

19. Mahalanobis Residuals方法

20. Cook's Distance方法

21. Grubbs' Test方法

22. Dixon's Test方法

23. Chauvenet's Criterion方法

24. Hampel's Method方法

25. Median Absolute Deviation方法