机器学习八 异常值

异常值（Outliers）

定义：指样本中的个别值,其数值明显偏离它(或他们)所属样本的其余观测值,也称异常数据,离群值。

产生异常值的因素：

1、传感器故障所引起的值，通常为零，这些零都是异常值；

2、手动录入值引起的错误；

3、反常事件所产生的值（即你认为不可能发生的情况）。

异常值检测/删除算法：

步骤一：训练数据集；

步骤二：去掉最大误差的点，一般也叫残差；

步骤三：对剩下的数据进行再训练。

以上操作有时候需要循环操作。

备注：一般情况下，去除所有数据点的10%。

去除10%数据的代码参考（引用代码）：

    cleaned_data = []    import operator    errors = [a-b for a,b in zip(predictions,net_worths)]    data = zip(ages,net_worths,errors)    data.sort(key = operator.itemgetter(2))    cleaned_data = data[:int(len(predictions)*0.9)]