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发布时间：2023-11-03 18:51:43 作者：知网小编 来源：www.it54.cn
摘要： 本文介绍了异常值检测的常见四种方法，分别为Numeric Outlier、Z-Score、DBSCA以及Isolation Forest 在训练机器学习算法或应用统计技术时，错误值或异常值可能是一个严重的问题，它们通常会造成测量误差或异常系统条件的结果，因此不具有描述底层系统的特征。 实际上，最佳做法是在进行下一步分析之前，就应该进行异常值去除处理。 在某些情况下，异常值可以提供有关整个系统中局部异常的信息；因此，检测异常值是一个有价值的过程，因为在这个工程中，可以提供有关数据集的附加信息。 目前有许多技术可以检测异常值，并且可以自主选择是否从数据集中删除。 在这篇博文中，将展示KNIME分析平台中四种最常用的异常值检测的技术。
