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。

相关问题

z score 筛选异常值原理

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。

缺失值 异常值 处理 python

缺失值和异常值是在数据处理中常见的问题，以下是用Python处理缺失值和异常值的常见方法：

缺失值处理：
1. 删除法：可以使用dropna()函数删除包含缺失值的行或列。
2. 插补法：可以使用fillna()函数填充缺失值。常见的填充方法有：用均值、中位数、众数填充；用前后值填充；使用插值方法填充等。
3. 数据预测法：对于缺失较多的特征，可以使用已有特征进行预测填充，如回归模型、随机森林等。

异常值处理：
1. 删除法：可以使用过滤条件将异常值删除，如通过设置阈值或范围进行筛选。
2. 替换法：可以使用中位数或平均值等代替异常值。
3. 离群点检测法：可以使用统计方法（如Z-score方法）或机器学习方法（如聚类分析、离群点检测算法等）来识别和处理异常值。

Python的常用库和函数来处理缺失值和异常值包括：
1. Pandas库：使用dropna()函数删除缺失值，使用fillna()函数填充缺失值。
2. NumPy库：使用np.isnan()函数判断是否为缺失值，使用np.median()函数求中位数来替换异常值。
3. Scikit-learn库：提供了一些离群点检测方法，如IsolationForest、LocalOutlierFactor等。

总之，处理缺失值和异常值是数据分析和机器学习中重要的一步，Python提供了丰富的库和函数来处理这些问题，根据具体情况选择合适的方法进行处理。