【人工智能概论】 数据预处理——MaxMin归一化、Z-Score异常判断、经验异常判断、突变异常分析

【人工智能概论】 数据预处理——MaxMin归一化、Z-Score异常判断、经验异常判断、突变异常分析

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一. MaxMin归一化

1.1 数据标准化的目的与好处

• 将数据按比例缩放，去除数据单位的限制，将量纲转化成纯数值。
• 再多评价指标体系下，不同单位造成数据数值取值差异大，如果直接对原始数据进行分析，可能会过分突出取值大的数据，而对数值小的数据不够关注，为了保证结果的可靠性，必须对原始数据进行标准化处理。

1.2 归一化公式

• 它是一种线性归一化，是对原始数据进行线性映射，使得数据被映射到[0 , 1]之间，转换函数如下：$$x^{\prime }=\frac{x-min(x)}{max(x)-min(x)}$$

1.3 归一化代码

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 准备数据
data = [[[-1,17],[-0.9,17.6],[-1.5,18],[-1,18.5]],[[0.36,0.67],[0.35,0.25],[0.58,0.68],[0.25,0.35]]] # 原始数据
data2 = [[0.36,0.67],[0.35,0.25],[0.58,0.68],[0.25,0.35]] # 已归一化的数据

print(data)

scaler = MinMaxScaler()
scaler.fit(data)

data1 = scaler.transform(data)
print(data1)
print(scaler.inverse_transform(data1)) # 去归一化

data3 = scaler.inverse_transform(data2)
print(data3)
print(scaler.transform(data3))

二. Z-Score

2.1 Z-Score 原理

• Z分数法的公式如下：$$Z=\frac{x-\mu }{\sigma }$$
• 通常认为，Z-Score分数大于3或小于-3的数据是一条异常数据，要对其进行处理，此处以直接删除为例。

2.2 代码

import pandas as pd

def abnormal_data_delete(df):
    # 通过Z-Score方法判断异常值
    df_zscore = df.copy() # 用于保存Z-Score分数
    
    cols = df.columns # 列表名
    
    for col in cols:
        df_col = df[col]
        z_score = (df_col - df_col.mean()) / df_col.std() # 计算每一列的Z-Score得分
        df_zscore[col] = z_score.abs()>2.2 # 判断Z-Score得分是否大于2.2,如果是则True，否则False
        
    df_zscore['sum'] = df_zscore.sum(axis = 1) # 对所得内容按行加和，所得不为零的就说明这组数据至少有一个不正常的数据，就要被去掉
        
    df = df[df_zscore['sum'] == False]
        
    return df
 
#  生成异常数据
df = pd.DataFrame({'col1': [1.5, 120, 3, 5, 2, 12, 13],
                  'col2': [12, 17, 31, 53, 22, 32, 43]})
print(df)
df = abnormal_data_delete(df)
print(df)

三. 经验异常分析

• 经验异常：指根据长期生产劳动经验对异常数据进行筛选，以海洋温度为例，某地海洋温度长期保持在30度左右，突然出现80度，很明显这是有问题的，可以通过过滤即可实现筛选。

df[df['Tem']<40]  # 只选择温度小于40的数据

四. 突变异常分析

• 大部分数据的变化应该是渐变的，如果突变很可能是异常，不妨按照下式计算 k = ∣ ( x − x ∗ ) x ∗ ∣ k = \left | \frac{ (x - x^{*})}{x^{*}} \right | k= ​x∗(x−x∗)​ ​ 其中$x^{\ast }$为前五条数据的平均值，根据数据特点设定一个阈值，以此筛选突变的异常值。