有哪些比较好的做异常值检测的方法？ 举报 理由 举报 取消 数据预处理的好坏，很大程度上决定了模型分析结果的好坏。（Garbage In Garbage Out！）其中，异常值（outliers）检测是整个数据预处理过程中，十分重要的一环。方法也是多种多样。比如有基于经典统计的方法——三倍于标准差之上的数据为异常值等等。由于异常值检验，和去重、缺失值处理不同，它带有一定的主观性。所以，想请问一下各位大牛，平时你们更愿意相信哪种或哪几种异常值检测的方法。谢谢！~ 2017年5月28日 9 条回复 1170 次浏览 分析,数据,数据挖掘,统计,预处理
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之前写过几篇文章：分别介绍了概率方法，矩阵分解，神经网络的方法。
（1）异常点检测算法（一）
（2）异常值检测算法（二）
（3）异常点检测算法（三）
（4）异常点检测算法综述
没有相信哪种，全部都取决于数据。具体来说就是能获得什么样的数据以及数据特征。
如果可以获得label过的training set, 可以用supervised method. 这部分算法很多，Genetic Algorithm, SVM, etc.
如果可以获得正确data的label, 则可以用semi-supervised method. 一般是根据正确的数据建立一个模型，不符合这个模型的entry则视为 outliers.
但更多时候，我们都无法获得有label的training set. 这时候就要用unsupervised method.比较多见的包括:
-LOF: Local Outlier Factor, 根据数据点周围数据的密度来判断此数据是否outlier. 这里是base on neighbor density 决定的。
-Cluster: 类聚。被分到小的cluster里的数据即是outlier.
-KNN: 拿出一个最具代表性的特征A，以其他特征为基础用KNN预测A的值。如果预测错了，则为outlier
-Etc.
一般是根据数据特征和你对outlier的定义去选择。
还有一个非常高效的算法，由南京大学周志华老师参与开发的，详见 iForest （Isolation Forest）孤立森林 异常检测 入门篇
这个问题，要多看paper，少看知乎，毕竟后者是拿来装X用的。
基于密度的异常检测，常用LOF，可以看下这篇文章
异常点/离群点检测算法——LOF
数据预处理里面通常画图，用box—plot等或者结合现实生活场景，然后我自己感觉重要的是你建模后去看残差的异常值，Q-Q图 或者 cook统计量 leverage 都可以
毕竟残差异常值很可能直接导致你模型的稳健性。
这种预处理不需要用复杂的方法去弄，凭感觉吧。当然你可以用聚类，但聚类其实也是用感觉来做的
Dixon和Grubbs都不错，算法也容易实行。效果的好坏，还要具体情况，可设定不同的前提条件加上合适的算法，进行组合判断。
我好像有点明白自己为什么不怎么回答专业问题了，因为，这种应该查文献而且一查一个准的，你过来问我？回头在电脑上编辑一下，把之前搜集过的资料贴一些给题主感受一下。