【机器学习】 遇到异常值怎么办？

不管是机器学习还是数据分析，只要你面对一大堆数据，总是免不了出现异常值的可能性，那么遇到这些异常值，我们该如何让处理捏?

异常值

假设下图的数据集中，右上角有一个异常值。假设我们不对异常值做任何的处理，直接进行回归操作，那么最后得到的很有可能就是第一条线的回归方程，虽然我们觉得最后一条线看起来更简单更符合我们的期望

那么异常值是哪里来的呢？

异常值可能是由于传感器的故障，比方说机器因为故障而把某个值设为0；或者打字员在输入的时候打错了，比方说20打成了200。这些异常都是可以忽略的。

但是还有一类异常需要小心，那就是反常事件（Freak Event），比方说有人故意这么操作，或者某个没有注意到的条件改变

如何处理异常值

假如我们拿到的数据是有异常值的，我们不可能手动的一个一个把这些异常值删掉，要想快速处理的话，怎么做呢？

看下面的这些数据，不对异常值进行任何操作的话就是如图绿色线所示的拟合，拟合之后，我们计算所有数据与回归函数的误差，剔除误差最大的，然后再进行拟合，再剔除，如此反复几轮，就可以得到非常好的拟合效果了

所以方法就是：

1.训练
2.去掉最大误差（残差），例如设为去掉10%的最大误差
3.重新训练
4.重复2.3步骤

是不是很简单？

有兴趣实操一下的朋友可以看我的另一篇文章：美国最大欺诈案—对安然事件数据集的分析

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