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AI开发平台MODELARTS-特征异常平滑:概述

AI开发平台MODELARTS-特征异常平滑:概述

时间：2024-05-28 16:22:36

AI开发平台MODELARTS

概述

特征异常平滑算子用于将数据中的异常数据平滑到一定的区间，可选择采用箱线图、阈值、百分位和z-score的方法确定平滑区间。

z-score方式：计算所需要平滑的特征的均值mean和标准差std，并引入置信因子cl
$\text{[math]}$

$\text{[math]}$

平滑区间上界： $\text{[math]}$

平滑区间下界： $\text{[math]}$

min-max-per方式：通过上下百分位计算，假设需要平滑的特征列最大值为max，上百分位为max_per，下百分位为min_per
平滑区间上界： $\text{[math]}$

平滑区间下界： $\text{[math]}$

min-max-thresh方式：直接指定平滑区间的上界和下界
boxplot方式：通过箱线图的方式计算平滑区间


中位数（Q2 / 50th百分位数）：数据集的中间值；

下四分位数（Q1 / 25百分位数）：最小数（不是“最小值”）和数据集的中位数之间的中间数；

上四分位数（Q3 / 75th Percentile）：数据集的中位数和最大值之间的中间值（不是“最大值”）；

四分位间距（IQR）：第25至第75个百分点的距离

上边缘：Q3 + 1.5 * IQR

下边缘：Q1 -1.5 * IQR

平滑区间上界：上边缘

平滑区间下界：下边缘

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