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發布時間：2023-11-03 18:51:43 作者：學術小編 來源：m.jyydt.com.cn
摘要： 本文介紹了異常值檢測的常見四種方法，分別為Numeric Outlier、Z-Score、DBSCA以及Isolation Forest 在訓練機器學習算法或應用統計技術時，錯誤值或異常值可能是一個嚴重的問題，它們通常會造成測量誤差或異常系統條件的結果，因此不具有描述底層系統的特征。 實際上，最佳做法是在進行下一步分析之前，就應該進行異常值去除處理。 在某些情況下，異常值可以提供有關整個系統中局部異常的信息；因此，檢測異常值是一個有價值的過程，因為在這個工程中，可以提供有關數據集的附加信息。 目前有許多技術可以檢測異常值，并且可以自主選擇是否從數據集中刪除。 在這篇博文中，將展示KNIME分析平臺中四種最常用的異常值檢測的技術。
