【实战演练】异常检测项目：时间序列异常检测-数据预处理、LSTM构建、模型训练与评估

# 2.1 数据清洗和预处理

### 2.1.1 缺失值处理

缺失值处理是数据预处理中至关重要的一步，它可以有效避免因缺失值而导致模型训练和预测的偏差。常见的缺失值处理方法包括：

- **删除法：**直接删除包含缺失值的样本或特征，适用于缺失值比例较小且对模型影响较小的情况。
- **均值/中位数填充：**用缺失值的特征的均值或中位数进行填充，适用于缺失值比例不大且数据分布相对均匀的情况。
- **插值法：**通过插值算法（如线性插值、多项式插值）估计缺失值，适用于缺失值比例不大且数据变化趋势明显的情况。
- **k-近邻法：**利用与缺失值样本最相似的k个样本的特征值进行加权平均填充，适用于缺失值比例较大且数据分布复杂的情况。

# 2. 数据预处理

### 2.1 数据清洗和预处理

#### 2.1.1 缺失值处理

**缺失值类型：**
- 完全缺失：所有数据点都缺失
- 部分缺失：仅部分数据点缺失

**处理方法：**
- 删除：删除包含缺失值的行或列
- 填充：用其他值填充缺失值
- 均值填充：用列或行的均值填充
- 中值填充：用列或行的中值填充
- 插值：使用相邻值或回归模型插值

**代码示例：**

# 删除包含缺失值的行
df = df.dropna()

# 用均值填充缺失值
df['age'].fillna(df['age'].mean(), inplace=True)

#### 2.1.2 异常值处理

**异常值类型：**
- 孤立点：与其他数据点明显不同的值
- 异常点：与大多数数据点不同的值

**处理方法：**
- 删除：删除异常值
- 替换：用其他值替换异常值
- 中位数替换：用列或行的中位数替换
- 邻近值替换：用相邻值替换
- 异常值检测算法：使用算法检测异常值

**代码示例：**

# 删除异常值
df = df[(df['age'] > 0) & (df['age'] < 100)]

# 用中位数替换异常值
df['height'].fillna(df['height'].median(), inplace=True)

### 2.2 数据标准化和归一化

**目的：**
- 缩小数据范围，提高模型训练效率
- 消除不同特征之间的量纲差异

#### 2.2.1 标准化方法

**公式：**

x_std = (x - mean) / std

**优点：**
- 输出数据服从标准正态分布（均值为0，标准差为1）
- 适用于数据分布接近正态分布的情况

#### 2.2.2 归一化方法

**公式：**

x_norm = (x - min) / (max - min)

**优点：**
- 输出数据范围为[0, 1]
- 适用于数据分布不均匀的情况

**代码示例：**

# 标准化
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
df_std = scaler.fit_transform(df)

# 归一化
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler()
df_norm = scaler.fit_transform(df)

**表格：数据预处理方法总结**

| 方法 | 目的 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|---|
| 缺失值处理 | 处理缺失值 | 避免丢失数据 | 可能引入偏差 |
| 异常值处理 | 处理异常值 | 提高模型鲁棒性 | 可能丢失有价值的信息 |
| 标准化 | 缩小数据范围 | 提高模型训练效率 | 适