本文主要是介绍数据分析-14-时间序列异常检测的六类常用方法(案例实战)，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
1 异常值检测的六类方法
异常值检测与处理是数据清洗过程中的一个关键步骤，它涉及到识别和处理那些与大多数数据显著不同的数据点。异常值可能是由于数据录入错误、测量误差、数据损坏或其他原因造成的。处理异常值的目的是提高数据的质量，避免它们对分析结果产生不利影响。
整体分成6类13中方法来进行异常值的检测。
统计方法、基于距离的方法、基于密度的方法、基于模型的方法、基于回归的方法、其他方法。
通过正态分布和非正态分布两种数据进行实战演示。
1.1 生成正态分布和非正态分布数据
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.neighbors import LocalOutlierFactor
from sklearn.cluster import DBSCAN
from sklearn.ensemble 这篇关于数据分析-14-时间序列异常检测的六类常用方法(案例实战)的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
