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四种检测异常值的常用技术简述

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。 数据集和异常值检测问题 本文用于测试和比较建议的离群值检测技术的数据集来源于航空公司数据集,该数据集包括2007年至2012年间美国国内航班的信息,例如出发时间、到达时间、起飞机场、目的地机场、播

实战:用Python实现随机森林

因为有Scikit-Learn这样的库,现在用Python实现任何机器学习算法都非常容易。实际上,我们现在不需要任何潜在的知识来了解模型如何工作。虽然不需要了解所有细节,但了解模型如何训练和预测对工作仍有帮助。比如:如果性能不如预期,我们可以诊断模型或当我们想要说服其他人使用我们的模型时,我们可以向他们解释模型如何做出决策的。 在本文中,我们将介绍如何在Python中构建和使用Random Forest,而不是仅仅显示代码,我将尝试了解模型的工作原理。我将从一个简单的单一决策树开始,然后以解决现实世界数据科学问题的方式完成随机森林。本文的完整代码在GitHub上以Jupyter Notebook的形式提供。 理解决策树 决策树是随机森林的构建块,它本身就是个直观的模型。我们可以将决策树视为询问有关我们数据问题的流程图。这是一个可解释的模

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