z score 筛选异常值原理
时间: 2023-10-27 20:38:04 浏览: 61
z score(标准分数)是用来描述一个数据点与整个数据集的平均值的偏差程度的统计量。它可以通过以下公式计算:
z = (x - μ) / σ
其中,x是数据点的值,μ是整个数据集的平均值,σ是整个数据集的标准差。
在使用z score来筛选异常值时,通常设定一个阈值,如果一个数据点的z score超过了这个阈值,就被认为是异常值。这个阈值一般取±2或±3,也可以根据实际情况进行调整。
原理是,如果一个数据点的z score很大,说明它与整个数据集的平均值的偏差很大,可能是由于测量误差、数据录入错误等原因导致的异常值。因此,通过z score来筛选异常值,可以帮助我们识别出这些异常值,从而更好地分析数据集。
相关问题
z score应该选多少来筛选异常值
选择z score的阈值来筛选异常值通常是根据具体数据集的特征和需要来确定的。一般来说,常用的阈值为2或3,即z score的绝对值大于2或3时被认为是异常值。但是在某些情况下,可能需要根据实际情况调整阈值,例如数据集中噪声较多或者需要更严格筛选异常值时,可以选择更高的阈值。因此,在具体应用中需要结合实际情况进行选择。
pyspark删除异常值
在 PySpark 中删除异常值可以通过多种方式实现,以下是其中一种常见的方法:
1. 使用统计学方法找出异常值
可以使用 PySpark 内置的统计函数(如 `mean`、`stddev`)来计算每个特征的平均值和标准差,并通过 Z-score 的方式找出那些超出 3 倍标准差范围之外的值,并将其删除。
2. 使用离群点检测算法
PySpark 中也提供了一些离群点检测算法,如 Local Outlier Factor(LOF)、Isolation Forest(IF)等。这些算法可以根据数据集的特点,找出那些不符合数据分布规律的点,从而判断它们是否是异常值,并将其删除。
3. 使用过滤器删除异常值
可以直接使用 PySpark 的 `filter` 函数,通过筛选数据集中特定条件下的数据行来删除异常值。
以上是其中一些常用的方法,具体选择哪种方法取决于数据集的特点和需求。如果您有具体的数据集和需求,可以提供更多信息,以便我能够为您提供更加准确的回答。