python異常值檢測常見方法有哪些

Python中常見的異常值檢測方法包括：

標準差和均值法：根據數據的均值和標準差來判斷是否是異常值。
箱線圖法：根據數據的四分位數和箱線圖來判斷是否是異常值。
離群點檢測算法：包括基于統計學的方法（如Z-score和Tukey的方法）、基于距離的方法（如LOF算法和DBSCAN算法）以及基于密度的方法（如Isolation Forest算法）。
置信區間法：根據數據的置信區間來判斷是否是異常值。
異常指數法：根據數據的異常指數來判斷是否是異常值，如馬哈拉諾比斯距離。
時間序列分析法：根據數據在時間上的變化趨勢來判斷是否是異常值，如ARIMA模型和季節性分解法。
機器學習算法：使用機器學習算法來訓練模型，然后根據模型預測的結果來判斷是否是異常值，如支持向量機和隨機森林。
深度學習算法：使用深度學習算法來訓練模型，然后根據模型預測的結果來判斷是否是異常值，如神經網絡和自編碼器。需要根據具體的數據特點和問題選擇合適的異常值檢測方法。

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