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離群值處理. 這裡提供兩種常見的方法來對資料進行處理，第一個是將左偏的資料取平方。第二種是透過分位數來移除離群值。

《從離群值探索資料科學》 ◇什麼是離群值(Outlier)? 有接觸過統計，或是機器學習的各位對於這個名詞一定不陌生。以機器學習來說，建立模型的基礎通常 ...

檢查Outlier的流程與方法，最基本的就是要先了解每一個欄位所代表的意義，接著透過數值檢查(五值、平均數、標準差)或繪製散點圖、分布圖、盒狀圖、ECDF或 ...

建議可以先透過EDA方式了解資料型態，看看是否常態分佈或是偏左偏右。如果有的話再進行離群值移除，移除方式建議先以專家領域知識下看看是否合理。

離群值偵測是根據您要完成的任務，從分析中檢測，並盡量刪除或解除離群值或遠離平均值的數據點，以防止任何潛在偏差的過程。離群值偵測更是建立良好可靠數據的最重要 ...

處理離群值時，首先應考量懷疑為離群值的數據是否可以被解釋，如果可以，則可依合理的原則處理，例如資料完全不合理即可移除；但如果資料經查證後，不但 ...

1、處理方式. 處理離群值的方式有: a)保留離群值並用於後續數據處理;. b)在找到實際原因時修正離群值，否則予以保留;. c)剔除離群值，不追加觀測值;.

方法1:箱形圖箱形圖(Box plot)又稱為盒鬚圖，是種方法簡單並且可快速觀察出資料的簡易分配狀況的圖形，且其最大的優點是該種方法並不要求資料屬於何種分配 ...

為了了解哪些筆資料有離群值或是影響點，我們再一次點「修改工作」=> ... 在圖示上，我們可以很明顯看到有似乎只有三筆影響點，配合上述Cook's D的 ...