データ分析における外れ値の理解と処理
外れ値は、データセット内の他のデータ ポイントとは大きく異なるデータ ポイントです。外れ値は、残りのデータよりも高いか低い極値によって識別できます。場合によっては、外れ値はデータ収集のエラーや、典型的な動作を反映していない異常なイベントを表す場合があります。外れ値は統計分析に重大な影響を与える可能性があり、適切に処理されないと結果が歪む可能性があります。たとえば、回帰分析に外れ値が含まれている場合、回帰直線の傾きに大きな影響を及ぼし、不正確な予測につながる可能性があります。したがって、データを分析する際には、外れ値を特定して適切に処理することが重要です。
外れ値を特定して処理するには、次のようないくつかの方法があります。目視検査: データを散布図またはヒストグラムにプロットすると、データの分布を視覚化して外れ値を特定するのに役立ちます。統計的手法: Z スコア、修正 Z スコア、密度ベースの手法などの統計手法を使用して、平均または中央値からの偏差に基づいて外れ値を特定します。3. 箱ひげ図: 箱ひげ図は、中央値、四分位数、外れ値を強調表示するデータの分布をグラフで表現したものです。マハラノビス距離: この方法では、変数間の相関関係を考慮した距離メトリックを使用するため、標準偏差のみを使用するよりも堅牢になります。
5。ロバスト回帰: この方法では、ロバストな推定手法を使用して、信頼性に基づいてデータ ポイントに重みを付けることで外れ値を処理します。6. Winor の方法: この方法は、データの最小値と最大値を計算し、これらの範囲外にある点を特定することにより、データセット内の外れ値を特定するために使用されます。分離フォレスト: この方法では、デシジョン ツリーのアンサンブルを使用して、データの密度に基づく推定値を作成することで外れ値を特定します。8. ローカル外れ値係数 (LOF): この方法は、各ポイントのローカル密度を計算し、密度の低いポイントを外れ値として識別することにより、外れ値を識別するために使用されます。すべての外れ値がエラーまたは異常であるわけではなく、一部の外れ値はエラーまたは異常である可能性があることに注意することが重要です。まれなイベントや異常な動作を表す有効なデータ ポイント。したがって、何らかの措置を講じる前に、データを慎重に評価し、外れ値が正当であるかどうかを判断することが重要です。
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