在機(jī)器學(xué)習(xí)中，異常檢測和處理是一個(gè)比較小的分支，或者說，是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)副產(chǎn)物，因?yàn)樵谝话愕念A(yù)測問題中，模型通常是對整體樣本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的一種表達(dá)方式，這種表達(dá)方式通常抓住的是整體樣本一般性的性質(zhì)，而那些在這些性質(zhì)上表現(xiàn)完全與整體樣本不一致的點(diǎn)，我們就稱其為異常點(diǎn)，通常異常點(diǎn)在預(yù)測問題中是不受開發(fā)者歡迎的，因?yàn)轭A(yù)測問題通產(chǎn)關(guān)注的是整體樣本的性質(zhì)，而異常點(diǎn)的生成機(jī)制與整體樣本完全不一致，如果算法對異常點(diǎn)敏感，那么生成的模型并不能對整體樣本有一個(gè)較好的表達(dá)，從而預(yù)測也會(huì)不準(zhǔn)確。

從另一方面來說，異常點(diǎn)在某些場景下反而令分析者感到極大興趣，如疾病預(yù)測，通常健康人的身體指標(biāo)在某些維度上是相似，如果一個(gè)人的身體指標(biāo)出現(xiàn)了異常，那么他的身體情況在某些方面肯定發(fā)生了改變，當(dāng)然這種改變并不一定是由疾病引起(通常被稱為噪音點(diǎn))，但異常的發(fā)生和檢測是疾病預(yù)測一個(gè)重要起始點(diǎn)。相似的場景也可以應(yīng)用到信用欺詐，網(wǎng)絡(luò)攻擊等等。

一般異常值的檢測方法有基于統(tǒng)計(jì)的方法，基于聚類的方法，以及一些專門檢測異常值的方法等，下面對這些方法進(jìn)行相關(guān)的介紹。

如果使用pandas，我們可以直接使用describe()來觀察數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)性描述(只是粗略的觀察一些統(tǒng)計(jì)量)，不過統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)為連續(xù)型的，如下： 

或者簡單使用散點(diǎn)圖也能很清晰的觀察到異常值的存在。如下所示： 

這個(gè)原則有個(gè)條件：數(shù)據(jù)需要服從正態(tài)分布。在3∂原則下，異常值如超過3倍標(biāo)準(zhǔn)差，那么可以將其視為異常值。正負(fù)3∂的概率是99.7%，那么距離平均值3∂之外的值出現(xiàn)的概率為P(|x-u| 3∂) = 0.003，屬于極個(gè)別的小概率事件。如果數(shù)據(jù)不服從正態(tài)分布，也可以用遠(yuǎn)離平均值的多少倍標(biāo)準(zhǔn)差來描述。 

紅色箭頭所指就是異常值。

這種方法是利用箱型圖的四分位距(IQR)對異常值進(jìn)行檢測，也叫Tukey‘s test。箱型圖的定義如下： 

四分位距(IQR)就是上四分位與下四分位的差值。而我們通過IQR的1.5倍為標(biāo)準(zhǔn)，規(guī)定：超過上四分位+1.5倍IQR距離，或者下四分位-1.5倍IQR距離的點(diǎn)為異常值。下面是Python中的代碼實(shí)現(xiàn)，主要使用了numpy的percentile方法。

也可以使用seaborn的可視化方法boxplot來實(shí)現(xiàn)： 

紅色箭頭所指就是異常值。

以上是常用到的判斷異常值的簡單方法。下面來介紹一些較為復(fù)雜的檢測異常值算法，由于涉及內(nèi)容較多，僅介紹核心思想，感興趣的朋友可自行深入研究。

這種方法一般會(huì)構(gòu)建一個(gè)概率分布模型，并計(jì)算對象符合該模型的概率，把具有低概率的對象視為異常點(diǎn)。如果模型是簇的集合，則異常是不顯著屬于任何簇的對象;如果模型是回歸時(shí)，異常是相對遠(yuǎn)離預(yù)測值的對象。

離群點(diǎn)的概率定義：離群點(diǎn)是一個(gè)對象，關(guān)于數(shù)據(jù)的概率分布模型，它具有低概率。這種情況的前提是必須知道數(shù)據(jù)集服從什么分布，如果估計(jì)錯(cuò)誤就造成了重尾分布。

比如特征工程中的RobustScaler方法，在做數(shù)據(jù)特征值縮放的時(shí)候，它會(huì)利用數(shù)據(jù)特征的分位數(shù)分布，將數(shù)據(jù)根據(jù)分位數(shù)劃分為多段，只取中間段來做縮放，比如只取25%分位數(shù)到75%分位數(shù)的數(shù)據(jù)做縮放。這樣減小了異常數(shù)據(jù)的影響。

優(yōu)缺點(diǎn)：

• (1)有堅(jiān)實(shí)的統(tǒng)計(jì)學(xué)理論基礎(chǔ)，當(dāng)存在充分的數(shù)據(jù)和所用的檢驗(yàn)類型的知識(shí)時(shí)，這些檢驗(yàn)可能非常有效;
• (2)對于多元數(shù)據(jù)，可用的選擇少一些，并且對于高維數(shù)據(jù)，這些檢測可能性很差。

統(tǒng)計(jì)方法是利用數(shù)據(jù)的分布來觀察異常值，一些方法甚至需要一些分布條件，而在實(shí)際中數(shù)據(jù)的分布很難達(dá)到一些假設(shè)條件，在使用上有一定的局限性。

確定數(shù)據(jù)集的有意義的鄰近性度量比確定它的統(tǒng)計(jì)分布更容易。這種方法比統(tǒng)計(jì)學(xué)方法更一般、更容易使用，因?yàn)橐粋€(gè)對象的離群點(diǎn)得分由到它的k-最近鄰(KNN)的距離給定。

需要注意的是：離群點(diǎn)得分對k的取值高度敏感。如果k太小，則少量的鄰近離群點(diǎn)可能導(dǎo)致較低的離群點(diǎn)得分;如果K太大，則點(diǎn)數(shù)少于k的簇中所有的對象可能都成了離群點(diǎn)。為了使該方案對于k的選取更具有魯棒性，可以使用k個(gè)最近鄰的平均距離。

優(yōu)缺點(diǎn)：

• (1)簡單;
• (2)缺點(diǎn)：基于鄰近度的方法需要O(m2)時(shí)間，大數(shù)據(jù)集不適用;
• (3)該方法對參數(shù)的選擇也是敏感的;
• (4)不能處理具有不同密度區(qū)域的數(shù)據(jù)集，因?yàn)樗褂萌珠撝?，不能考慮這種密度的變化。

從基于密度的觀點(diǎn)來說，離群點(diǎn)是在低密度區(qū)域中的對象?；诿芏鹊碾x群點(diǎn)檢測與基于鄰近度的離群點(diǎn)檢測密切相關(guān)，因?yàn)槊芏韧ǔＳ绵徑榷x。一種常用的定義密度的方法是，定義密度為到k個(gè)最近鄰的平均距離的倒數(shù)。如果該距離小，則密度高，反之亦然。另一種密度定義是使用DBSCAN聚類算法使用的密度定義，即一個(gè)對象周圍的密度等于該對象指定距離d內(nèi)對象的個(gè)數(shù)。

優(yōu)缺點(diǎn)：

• (1)給出了對象是離群點(diǎn)的定量度量，并且即使數(shù)據(jù)具有不同的區(qū)域也能夠很好的處理;
• (2)與基于距離的方法一樣，這些方法必然具有O(m2)的時(shí)間復(fù)雜度。對于低維數(shù)據(jù)使用特定的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可以達(dá)到O(mlogm);
• (3)參數(shù)選擇是困難的。雖然LOF算法通過觀察不同的k值，然后取得最大離群點(diǎn)得分來處理該問題，但是，仍然需要選擇這些值的上下界。

基于聚類的離群點(diǎn)：一個(gè)對象是基于聚類的離群點(diǎn)，如果該對象不強(qiáng)屬于任何簇，那么該對象屬于離群點(diǎn)。

離群點(diǎn)對初始聚類的影響：如果通過聚類檢測離群點(diǎn)，則由于離群點(diǎn)影響聚類，存在一個(gè)問題：結(jié)構(gòu)是否有效。這也是k-means算法的缺點(diǎn)，對離群點(diǎn)敏感。為了處理該問題，可以使用如下方法：對象聚類，刪除離群點(diǎn)，對象再次聚類(這個(gè)不能保證產(chǎn)生最優(yōu)結(jié)果)。

優(yōu)缺點(diǎn)：

• (1)基于線性和接近線性復(fù)雜度(k均值)的聚類技術(shù)來發(fā)現(xiàn)離群點(diǎn)可能是高度有效的;
• (2)簇的定義通常是離群點(diǎn)的補(bǔ)，因此可能同時(shí)發(fā)現(xiàn)簇和離群點(diǎn);
• (3)產(chǎn)生的離群點(diǎn)集和它們的得分可能非常依賴所用的簇的個(gè)數(shù)和數(shù)據(jù)中離群點(diǎn)的存在性;
• (4)聚類算法產(chǎn)生的簇的質(zhì)量對該算法產(chǎn)生的離群點(diǎn)的質(zhì)量影響非常大。

其實(shí)以上說到聚類方法的本意是是無監(jiān)督分類，并不是為了尋找離群點(diǎn)的，只是恰好它的功能可以實(shí)現(xiàn)離群點(diǎn)的檢測，算是一個(gè)衍生的功能。

除了以上提及的方法，還有兩個(gè)專門用于檢測異常點(diǎn)的方法比較常用：One Class SVM和Isolation Forest，詳細(xì)內(nèi)容不進(jìn)行深入研究。

檢測到了異常值，我們需要對其進(jìn)行一定的處理。而一般異常值的處理方法可大致分為以下幾種：

• 刪除含有異常值的記錄：直接將含有異常值的記錄刪除;
• 視為缺失值：將異常值視為缺失值，利用缺失值處理的方法進(jìn)行處理;
• 平均值修正：可用前后兩個(gè)觀測值的平均值修正該異常值;
• 不處理：直接在具有異常值的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘;

是否要?jiǎng)h除異常值可根據(jù)實(shí)際情況考慮。因?yàn)橐恍┠Ｐ蛯Ξ惓Ｖ挡缓苊舾?，即使有異常值也不影響模型效果，但是一些模型比如邏輯回歸LR對異常值很敏感，如果不進(jìn)行處理，可能會(huì)出現(xiàn)過擬合等非常差的效果。

以上是對異常值檢測和處理方法的匯總。

通過一些檢測方法我們可以找到異常值，但所得結(jié)果并不是絕對正確的，具體情況還需自己根據(jù)業(yè)務(wù)的理解加以判斷。同樣，對于異常值如何處理，是該刪除，修正，還是不處理也需結(jié)合實(shí)際情況考慮，沒有固定的。