來源：DeepHub IMBA

• 什么是異常值？
• 為什么檢測異常值很重要？
• 如何檢測異常值？
• 如何處理異常值？

異常值是與其他觀察結果顯著不同的數據點。如下圖所示，橙色數據點與一般分布相去甚遠。我們將此點稱為異常值。

在數據科學項目、統(tǒng)計分析、機器學習應用中檢測異常值非常重要：

• 異常值會導致分布偏斜。
• 異常值會嚴重影響數據集的均值和標準差。這些可能會在統(tǒng)計上給出錯誤的結果。
• 可能導致偏差或影響估計。
• 大多數機器學習算法在存在異常值的情況下都不能很好地工作。
• 異常值在欺詐檢測等異常檢測中非常有用，其中欺詐交易與正常交易非常不同。

特別是在線性問題中，異常值更能顯示出它們的影響。例如下面的例子；左邊的圖片中當 x 變量的值增加時，y 變量的值減小。但是由于異常值，觀察到隨著變量 x 的值增加，變量 y 的值也增加。異常值扭曲了我們的分析結果。

在上面的示例中，如果從數據集中移除異常值，可以獲得更準確、不會被誤導的測試結果。

可以通過許多不同的方式檢測異常值。下面總結了一些常用的方法：

• 領域的知識
• 標準差法
• Z-Score法
• 箱線圖（四分位距 - IQR）法

領域的知識
借助行業(yè)知識，可以了解數據集中的哪個觀察結果可能是異常值。例如; 假設一名房地產經紀人，平均房屋租金為 700 美元。如果房屋租金為 5000 美元，就可以說這是一個異常值。
標準差法
在統(tǒng)計學中，標準偏差是衡量一組值的變化量或離散度的量度。低標準差表示這些值趨向于接近集合的平均值，而高標準差表示這些值分布在更寬的范圍內。
正態(tài)分布如下圖所示。在正態(tài)分布中，數據應該在一個小范圍的值內，高值和低值的異常值較少。

如圖上圖所示，

• 68.27% 的值在平均值的 +1、-1 標準差范圍內，
• 95.45% 的值在平均值的 +2、-2 標準差范圍內，
• 99.73 % 的值在平均值的 +3、-3 標準差范圍內。

在正態(tài)分布中，預計我們的數據應該遠離平均值 -3、+3 個標準差。因此，有了這些信息，可以指定下限和上限；

Lower Limit = Mean - 3 * Standart DeviationUpper Limit = Mean + 3 * Standart Deviation

Z-Score法
Z-Score也稱為標準分數。該分數有助于了解數據點與平均值之間的標準差。Z-Score是測量單位，它告訴我們數據點與平均值的距離。例如：數據點 A 與平均值相差 2 個標準差。這個 2 就是Z-Score。

Z score = (x -mean) / std. deviation

那么如何確定異常值的閾值呢？
下面再次檢查正態(tài)分布以確定閾值。讓我們看一下標準偏差方法部分中的正態(tài)分布圖。正如上面前提到的，99.7% 的數據在正態(tài)分布的 -3、+3 標準差范圍內，因此我們可以將超出此范圍的數據點視為異常值。
如果上面語言比較難懂，用下面代碼進行演示可能會更加直觀：

# Suppose we have a dataset that represents number of siblings.data = [1, 2, 2, 3, 4, 1, 1, 15, 2, 4, 3, 2, 1, 1, 2]
# In this data set we want to find outliers. Firstly we calculate Z-Score for them.
import numpy as npmean = np.mean(data) # Find meanstd = np.std(data)   # Find standart deviation
upper_limit = 3lower_limit = -3outlier = []
for i in data:  # Find Z-Score  z = (i-mean)/std  print(f'Z-Score of {i} = {z}')  # Check z value is within or not in our range  if (lower_limit > z) or (z > upper_limit):      outlier.append(i)
print('Outlier in dataset is', outlier)s

結果如下：

箱線圖（四分位距 - IQR）法

在統(tǒng)計學中，四分位距 (IQR) 描述了從最低到最高排序的中間 50% 的數據。要找到 IQR，需要先將數據從最低到最高排序。然后將數據分成 4 個相等的部分，并指定 Q1、Q2、Q3 稱為第一、第二和第三四分位數。IQR 是 Q3 和 Q1 之間的差。我們 50% 的數據介于這些四分位數之間。

上圖中：

• Q1 代表數據的第 25 個百分位。
• Q2 代表數據的第 50 個百分位。
• Q3 代表數據的第 75 個百分位。

例如我們有這樣的數據：[1, 2, 2, 4, 5, 15, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 17, 24, 33]，我們想要找到 IQR。首先對這個數組進行排序；[1、2、2、4、5、6、7、8、9、10、11、15、17、24、33]，然后我們找到四分位數；

Q1 25th , 4.5Q2 50th , 8.0Q3 75th , 13.0

計算IQR

IQR = Q3 - Q1

現在使用箱線圖法用IQR 值計算上限和下限

Lower Limit = Q1 - 1.5 * IQRUpper Limit = Q3 + 1.5 * IQR

之后，如果數據低于下限或高于上限，就可以將此數據點稱為異常值。

異常值可能是由于數據的內在可變性產生的，所以應該使用一些分析仔細檢查這種類型的異常值， 另外的一些異常值可能是實驗錯誤或數據輸入錯誤等產生的，這些異常值是可以直接刪除的。
刪除值
如果異常值是由于輸入或測量數據不正確，無法獲得異常值的真實值，我們可以去除異常值。
例如在一個記錄人們身高的數據集中，遇到了一個 1.8 厘米的數據。我們知道這在物理上是不可能的?？赡苷鎸嵣砀?180 厘米、1.8 米或 185 厘米，但由于我們不知道是哪一個，所以可以將異常值刪除。
修改值
如果包含異常值的行中的其他列包含重要信息，可能刪除該行不是一個很好的選擇，所以可以將異常值替換為閾值或中值（異常值對中值影響不大）。
異常值的對數轉換
對數轉換，就是將每個變量 x 都替換為 log(x)，其中對數的基數被認為是常見的使用基數 10、基數 2 和自然對數 ln。
而對數轉換與異常值有什么關系呢？
當異常值是由于數據的內在可變性引起的，我們可能不想刪除或替換它們。因為這些是我們可能需要的數據。但是由于這些異常值，我們無法獲得正態(tài)分布，得到的是偏態(tài)分布。例如，一個包含人們收入數據的數據集。雖然大多數人的收入在 30k 到 100k 之間，但有些人賺了數十億美元。當可視化這樣一個數據集時，觀察到的分布向右傾斜。

在這種情況下，對數轉換可以幫助我們。對數變換不再強調異常值并允許我們潛在地獲得正態(tài)分布。在上圖中的 X 軸上應用對數函數，則偏態(tài)分布接近正態(tài)分布。


在應用對數轉換之前，應該需要再次考慮下是否需要， 因為如果每個變量之間的距離很重要，那么取變量的對數會使距離傾斜，可能產生更大的問題。

使用其他模型
我們可以使用基于樹的方法，如隨機森林、決策樹，因為樹型方法只考慮值得分割點，而不考慮兩個值之間得距離，所以相比于線性模型受異常值影響較小。

本文介紹了異常值的相關知識，還有如果檢測、處理異常值，在閱讀完本文以后，希望你對異常值有一個大概的了解，并且能夠檢測和處理一般情況下遇到的異常值。