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Bojan Miletic在使用机器学习算法时询问了有关数据集中异常值检测的问题。这篇文章是对他的问题的回答。
许多机器学习算法对输入数据中属性值的范围和分布敏感。输入数据中的异常值可能会扭曲和误导机器学习算法的训练过程，从而导致更长的训练时间，更不准确的模型以及最终的较差结果。
异常值
由 Robert S. Donovan拍摄 ，保留一些权利
即使在针对训练数据准备预测模型之前，异常值也可能导致误导性表示，进而导致对收集数据的误导性解释。异常值可以在描述性统计中偏离属性值的摘要分布，如平均值和标准差，以及直方图和散点图等图形，压缩数据体。
最后，异常值可以表示与问题相关的数据实例的示例，例如欺诈检测和计算机安全性中的异常。
异常值是极端值，远远超出其他观察值。例如，在正态分布中，异常值可以是分布尾部的值。
识别异常值的过程在数据挖掘和机器学习中有许多名称，例如异常值挖掘，异常值建模和新颖性检测以及异常检测。
在他的书 Outlier Analysis （会员链接）中，Aggarwal提供了一个有用的离群检测方法分类，如下：
Aggarwal评论说，异常模型的可解释性至关重要。对于特定数据实例为何或不是异常值的决策，需要上下文或基本原理。
在他的 数据挖掘和知识发现手册 （会员链接）的贡献章节中 ，Irad Ben-Gal提出了异常模型的分类，如单变量或多变量，参数和非参数。这是基于已知数据来构造方法的有用方法。例如：
有许多方法和很多研究都用于异常检测。首先进行一些假设和设计实验，您可以清楚地观察这些假设对某些性能或准确度测量的影响。
我建议通过极值分析，接近方法和投影方法的步进过程。
您无需了解高级统计方法即可查找，分析和过滤数据中的异常值。通过极值分析开始简单。
一旦探索了更简单的极值方法，请考虑转向基于邻近度的方法。
投影方法应用起来相对简单，并且可以快速突出显示无关的值。
另一种策略是转向对异常值具有鲁棒性的模型。有强大的回归形式可以最小化中位数最小二乘误差而不是均值（所谓的稳健回归），但计算量更大。还有一些方法，如决策树，对异常值很强。
您可以检查一些对异常值有效的方法。如果存在显着的模型准确性优势，则可能有机会对训练数据中的异常值进行建模和过滤。
有很多网页讨论异常值检测，但我建议阅读一本关于这个主题的好书，更具权威性。即使查看机器学习和数据挖掘的入门书籍也不会对您有用。有关统计学家对异常值的经典处理，请查看：
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