去除样本数据中的异常数据和重复数据，什么是异常数据呢

异常数据定义

异常数据，也称为离群点，是指在数据集中明显偏离其他观测值的数据点。这些数据点可能由于测量误差、数据录入错误、或者是真实的变异而存在。异常数据的存在可能会对数据分析和模型训练产生不利影响。

异常数据检测方法

1. 均方差法
   • 利用数据的均值和标准差来确定数据的正常范围。通常认为，超过均值±2倍标准差的数据点为异常值。
2. 箱形图
   • 通过数据的四分位数和四分位距来识别异常值。箱形图外的点通常被视为异常。
3. DBScan聚类
   • 一种基于密度的聚类算法，可以识别出稀疏区域的点作为异常值。
4. 孤立森林
   • 一种基于随机森林的算法，通过构建多棵决策树来识别异常值。
5. Robust Random Cut Forest
   • 利用随机森林的变种来检测异常值，对噪声和异常值具有较高的鲁棒性。

异常数据处理策略

• 删除异常数据
  • 直接从数据集中移除异常值，适用于异常值数量较少且不影响整体数据分布的情况。
• 替换异常数据
  • 将异常值替换为中位数、均值或其他代表性的值，以减少对整体数据的影响。
• 保留异常数据
  • 在某些情况下，异常值可能代表重要的信息，如欺诈检测中的异常交易，应保留并单独分析。

实施步骤

1. 数据探索
   • 通过可视化（如箱形图、散点图）初步识别数据中的异常值。
2. 选择检测方法
   • 根据数据的分布特性和业务需求选择合适的异常值检测方法。
3. 实施检测
   • 应用所选方法对数据进行异常值检测，标记出异常数据点。
4. 处理异常数据
   • 根据项目需求和异常数据的性质，采取适当的处理策略。

通过上述步骤，可以有效地识别并处理数据中的异常值，从而提高数据分析的准确性和模型的鲁棒性。