Python数据攻略-离群值的5种常用处理方法和可视化

在数据分析和模型建设中,离群值(Outliers)是一个不能忽视的问题。离群值是与大多数其他观察值明显不同的数据点。这些点可能由于各种原因(如输入错误或异常情况)而出现,并且如果不加处理,它们可能会影响数据分析和模型的准确性。

在本文中探讨5种常用的处理离群值的方法,并通过可视化来进一步理解它们。为了让大家更容易理解,将使用《三国志》游戏中的相关内容进行数据模拟操作。

文章目录

  • 离群值的识别
    • 离群值计算
    • 可视化方法
  • 离群值的5种常用处理方法
    • 删除离群值
    • 替换离群值
    • 用统计方法转换
    • 分箱(Binning)
    • 使用机器学习算法
  • 离群值可视化
    • 箱形图(Box Plot)
    • 散点图(Scatter Plot)
  • 实践案例:三国志游戏中的武将属性分析
  • 总结

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