在数据科学领域，特征工程是一个至关重要的环节，尤其是在处理大量特征时。特征的数量对模型的影响巨大，因此，特征工程成为了数据科学生命周期中的一个重要任务。在特征工程的家族中，异常值处理是一个既有趣又易于理解的话题。异常值是指在给定数据集中，与其他值相比，距离异常远的数据点。例如，在年龄数据集中，18,22,45,67,89,125,30，其中125就是一个异常值。异常值可能是由于测量错误或数据收集错误造成的。
处理异常值的方法有很多，它们可以是错误，也可以是数据的自然变异。如果发现异常值是由于错误造成的，可以选择忽略它们。如果异常值是由于数据的自然变异，则需要对这些数据进行处理。在分析苹果的图片时，可以轻易地找出异常值。然而，在面对.csv文件中大量特征/列时，肉眼识别异常值是一项挑战。
发现异常值的最佳方法之一是可视化。异常值的可能性包括数据输入错误、数据集中的缺失值、数据并非来自预期样本、实验中的错误以及非错误的异常值，它们可能比正常值极端得多。对于数据分析、数据挖掘和数据科学爱好者来说，异常值是一个值得深入探讨的话题。异常值告诉数据集中的观察值如何显著不同于整体视角，简单来说，就是“与众不同”。这可能是数据收集过程中的错误。
通常，异常值会影响统计结果。例如，在探索性数据分析（EDA）过程中，异常值可能会误导数据集的平均值和众数，使数据值看起来比实际高。相关系数对异常值非常敏感，因为它衡量的是两个变量之间的线性关系的强度。相关系数是一个非稳健的度量，受异常值的影响很大。
相关系数的正负关系可以通过其值来判断：当相关系数接近1时，表示正相关；接近-1时，表示负相关；接近0时，表示X和Y独立。可以通过分析异常值及其观察结果来了解数据收集过程。分析它们是如何发生的，以及如何在未来的数据收集指南中最小化并设置过程。尽管异常值会增加数据集在分析过程中的不一致结果，并对统计影响产生显著影响，但在某些情况下，去除它们会带来挑战和障碍。
在决定是否去除异常值之前，必须分析包含和不包含异常值的数据集，并更好地理解结果的影响。如果观察到异常值显然是由于输入错误或测量错误造成的，那么可以确定去除异常值。如果发现异常值影响假设，可以直接去除异常值，前提是结果没有变化。如果异常值影响假设和结果，毫无疑问，直接去除异常值并继续后续步骤。
已经讨论了什么是异常值，它如何影响给定的数据集，以及否可以去除它们。现在，让看看如何在给定的数据集中找到它们。准备好了吗！将从简单的方法开始，包括单变量和多变量分析。
单变量方法：相信对单变量分析很熟悉，它涉及数据集中的一个变量/特征。在这里，为了识别异常值，将应用箱线图来理解异常值的性质以及它确切的位置。以下是一些样本代码。以泰坦尼克号.csv为例进行分析，这里考虑的是年龄。
plt.figure(figsize=(5,5))
sns.boxplot(y='age',data=df_titanic)
可以看到，在箱线图的顶部部分，异常值以点的形式直观地显示。多变量方法：以泰坦尼克号.csv为例进行分析，这里考虑的是年龄和乘客等级。
plt.figure(figsize=(8,5))
sns.boxplot(x='pclass',y='age',data=df_titanic)
可以使用直方图和散点图可视化技术来识别异常值。此外，还可以使用数学方法来找到异常值，如下所示。
Z-Score方法：在这种方法中，数据的分布以均值为0，标准差（SD）为1的正态分布格式呈现。让考虑下面的儿童年龄组，这是在数据科学生命周期的第一阶段收集的，然后进行分析。在进一步分析之前，数据科学家想要去除异常值。看看代码和输出，可以理解使用Z分数方法找到异常值的本质。
import numpy as np
kids_age = [1, 2, 4, 8, 3, 8, 11, 15, 12, 6, 6, 3, 6, 7, 12,9,5,5,7,10,10,11,13,14,14]
mean = np.mean(kids_age)
std = np.std(kids_age)
print('Mean of the kid's age in the given series :', mean)
print('STD Deviation of kid's age in the given series :', std)
threshold = 3
outlier = []
for i in kids_age:
z = (i-mean)/std
if z > threshold:
outlier.append(i)
print('Outlier in the dataset is (Teen agers):', outlier)
输出结果：
Mean of the kid’s age in the given series: 2.6666666666666665
STD Deviation of kids age in the given series: 3.3598941782277745
The outlier in the dataset is (Teenagers): [15]
import numpy as np
import seaborn as sns
jr_boxing_weight_categories = [25,30,35,40,45,50,45,35,50,60,120,150]
Q1 = np.percentile(jr_boxing_weight_categories, 25, interpolation = 'midpoint')
Q2 = np.percentile(jr_boxing_weight_categories, 50, interpolation = 'midpoint')
Q3 = np.percentile(jr_boxing_weight_categories, 75, interpolation = 'midpoint')
IQR = Q3 - Q1
print('Interquartile range is', IQR)
low_lim = Q1 - 1.5 * IQR
up_lim = Q3 + 1.5 * IQR
print('low_limit is', low_lim)
print('up_limit is', up_lim)
outlier =[]
for x in jr_boxing_weight_categories:
if ((x> up_lim) or (x
Interquartile range is 20.0
low_limit is 5.0
up_limit is 85.0
the outlier in the dataset is [120, 150]