1. 引言

在数据处理、机器学习等领域，我们经常需要对各式各样的数据进行处理，本文重点介绍三种非常简单的方法来检测数据集中的异常值。
闲话少说，我们直接开始吧！

2. 举个栗子

为了方便介绍，这里给出我们的测试数据集，如下：

data = pd.DataFrame([
    [87, 82, 85],
    [81, 89, 75],
    [86, 87, 69],
    [91, 79, 86],
    [88, 89, 82],
    [0, 0, 0],  # this guy missed the exam
    [100, 100, 100],
], columns=["math", "science", "english"])
1
2
3
4
5
6
7
8
9

图示如下：

假设这里我们有一堆学生的三门科目的考试成绩——英语、数学和科学。这些学生通常表现很好，但其中一人错过了所有考试，三门科目都得了0分。在我们的分析中包括这个家伙可能会把事情搞砸，所以我们需要将他视为异常。

3. 孤立森林

使用孤立森林算法来求解上述异常值分析非常简单，代码如下：

from sklearn.ensemble import IsolationForest
predictions = IsolationForest().fit(data).predict(data)
# predictions = array([ 1,  1,  1,  1,  1, -1, -1])
1
2
3

这里预测值针对每一行进行预测，预测结果为1或者-1；其中1表示该行不是异常值，而-1表示该行是异常值。在上述例子中，我们的孤立森林算法将数据中的最后2行都预测为异常值。

4. 椭圆模型拟合

使用孤椭圆模型拟合算法来求解上述异常值同样非常方便，代码如下：

from sklearn.covariance import EllipticEnvelope
predictions = EllipticEnvelope().fit(data).predict(data)
# predictions = array([ 1,  1,  1,  1,  1, -1, 1])
1
2
3
4

在上述代码中，我们使用了另外一种异常值检测算法来代替孤立森林算法，但是代码保持不变。相似地，在预测值中，1表示非异常值，-1表示异常值。在上述情况下，我们的椭圆模型拟合算法只将倒数第二个学生作为异常值，即所有成绩都为零的考生。

5. 局部异常因子算法

类似地，我们可以非常方便地使用局部异常因子算法来对上述数据进行分析，样例代码如下：

from sklearn.neighbors import LocalOutlierFactor
predictions = LocalOutlierFactor(n_neighbors=5, novelty=True).fit(data).predict(data)
# array([ 1,  1,  1,  1,  1, -1,  1])
1
2
3

局部异常因子算法是sklearn上可用的另一种异常检测算法，我们可以简单地在这里随插随用。同样地，这里该算法仅将最后第二个数据行预测为异常值。

6. 挑选异常值检测方法

那么，我们如何决定哪种异常检测算法更好呢？
简而言之，没有“最佳”的异常值检测算法——我们可以将它们视为做相同事情的不同方式（并获得略有不同的结果）

7. 异常值消除

在我们从上述三种异常检测算法中的任何一种获得异常预测后，我们现在可以执行异常值的删除。
这里我们只需保留异常预测为1的所有数据行，代码如下：

# predictions = array([ 1,  1,  1,  1,  1, -1,  1])
data2 = data[predictions==1]
1
2

结果如下：

8. 总结

本文重点介绍了在Python中使用sklearn机器学习库来进行异常值检测的三种方法，并给出了相应的代码示例。

您学废了嘛？