⼀、盖帽法介绍
数据分析中，异常值⽐较难于界定，⼀般数据异常值包括⼏种情况：
单值异常：结合实际业务进⾏判断（例如：年龄age ≥ 120岁）
相关性异常：⼀般收⼊随年龄的增长呈现类线性增长趋势，如果异常情况，需进⾏剔除
突发异常：激增异常，添加哑变量（有待理解？）区分（异常值 vs 强影响点）
异常值的处理可以通过盖帽法进⾏处理。
如果⼀个置信区间左右两边各有3个标准差，即区间置信度为99%时，⼀般建议三倍标准差以外删除；
⽽如果⼀个置信区间左右两边各有2个标准差，即区间置信度为95%时，此时到底取两个还是三个标准差则取决于模型对于异常的敏感程度。
回归模型对异常值敏感度不⾼
记住我聚类分析（k-means）、时间序列对聚类敏感度⾼，需剔除异常值
⼆、实操
在机器学习中，常常利⽤95分位数盖帽法处理离散值。
# 盖帽法
def blk(floor, root):
def f(x):
if x < floor:
x = floor
elif x > root:
x = root
return x
return f
# 清洗数据
data["col"] = data["col"].map(blk(0, root=data["col"].quantile(0.99)))
# 缺失值填充
data["col"] = data["col"].fillna(0)
三、⾼阶⽤法
下⾯函数可以直接针对数据表和特征列进⾏处理，不⽤⼀⼀处理。
# 盖帽法
# 传⼊数据表和待处理特征列
def train_add_hat(x, features):
import numpy as np
import pandas as pd
df = x.copy() # 复制表
q95_dict = {} # 空字典
for col in features: # 遍历特征列
q95 = np.percentile(df[col], 95) # 95分位数
q95_dict[col] = q95 # append⾄字典
b = np.array(df[col]) # 转为数组
c = list(map(lambda x:q95 if x > q95 else x, b)) # map⼀⼀处理
df = df.drop(col, axis=1) # 删除列
df[col] = c # 新增列
# 返回处理后的数据表和处理字典
return df, q95_dict
# 使⽤同⼀标准处理测试集
def add_hat(x, features, q95_dict):
import numpy as np
import pandas as pd
df = x.copy()
len_d = len(df.index) # 测试集⼤⼩
for col in features:
q95 = q95_dict[col]
b = np.array(df[col])
c = list(map(lambda x:q95 if x > q95 else x, b)) df = df.drop(col, axis=1)
df[col] = c
return df
参考链接1：
参考链接2：
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