Искусственный интеллект. Машинное обучение

Картер Джейд

Этот пример демонстрирует, как можно использовать Python и библиотеку Pandas для проведения статистического анализа данных и получения основных характеристик набора данных.

Среднее значение роста: 175.0

Медиана роста: 175.0

Стандартное отклонение роста: 7.905694150420948

Первый квартиль роста: 170.0

Третий квартиль роста: 180.0

Корреляция между ростом и весом: 1.0

Визуализация и статистический анализ распределения признаков играют ключевую роль в понимании структуры данных и выявлении важных характеристик, которые могут повлиять на результаты анализа. Они позволяют нам получить представление о форме и разнообразии данных, идентифицировать

потенциальные аномалии и выбросы, а также определить, какие методы обработки данных могут быть наиболее эффективными для конкретного набора данных. Например, гистограммы и ящики с усами позволяют нам визуально оценить распределение значений признаков и выявить аномалии в данных.

Статистический анализ, в свою очередь, предоставляет нам числовые метрики и показатели, такие как среднее значение, медиана, стандартное отклонение и квартили, которые помогают более точно охарактеризовать данные и выявить скрытые закономерности. Например, корреляционный анализ позволяет определить взаимосвязь между различными признаками, что может быть важным для выбора подходящих моделей машинного обучения.

В целом, визуализация и статистический анализ распределения признаков обеспечивают нам базовое понимание данных и помогают определить следующие шаги в работе с ними, такие как выбор методов обработки данных, разработка признаков и построение моделей машинного обучения. Они являются важным этапом в исследовании данных и создании успешных моделей прогнозирования или классификации.

2.1.2. Выявление аномалий и выбросов

Выявление аномалий и выбросов в данных играет критическую роль в анализе данных и машинном обучении. Аномалии представляют собой наблюдения или значения, которые существенно отличаются от остальных данных в выборке. Эти аномальные точки могут возникать из-за ошибок в сборе данных, технических проблем, или они могут отражать реальные аномалии в системе, которые требуют внимания или дополнительного анализа.

Выбросы, с другой стороны, являются экстремальными значениями, которые значительно отличаются от типичных значений в данных. Они могут возникать из-за естественной изменчивости данных или указывать на проблемы в процессе измерения или сбора данных. Выбросы могут серьезно искажать статистические выводы и модели, если они не учитываются или не обрабатываются соответственно.

Идентификация аномалий и выбросов требует внимательного анализа данных и использования различных методов. Это может включать в себя статистические подходы, такие как анализ стандартных отклонений или межквартильного размаха, а также машинное обучение, например, алгоритмы детектирования аномалий или обучение моделей на нормальных данных. Эффективное выявление и обработка аномалий и выбросов в данных позволяет улучшить качество анализа и моделей, повышая их надежность и интерпретируемость.

Подходы к выявлению аномалий и выбросов:

– Статистические методы

Один из наиболее распространенных методов выявления аномалий – использование статистических подходов. Среди них выделяются Z-оценка и диаграмма ящика с усами.

Z-оценка является мощным инструментом для выявления аномалий в данных. Эта стандартизированная мера позволяет оценить, насколько наблюдение отличается от среднего значения в выборке, измеряя это отклонение в стандартных единицах. Преимущество Z-оценки заключается в том, что она позволяет сравнивать различные переменные, имеющие разные единицы измерения, в единой шкале, основанной на стандартном отклонении.

Значения Z-оценки вычисляются путем деления разности между

наблюдением и средним значением на стандартное отклонение. Таким образом, Z-оценка показывает, сколько стандартных отклонений от среднего составляет данное наблюдение. Например, если Z-оценка равна 2, это означает, что наблюдение находится на расстоянии двух стандартных отклонений от среднего.

При использовании Z-оценки для выявления аномалий обычно устанавливается определенный порог, за который значения считаются аномальными. Обычно принимается порог в 2 или 3 стандартных отклонения от среднего. Значения, превышающие этот порог, считаются потенциальными аномалиями и могут требовать дополнительного анализа или обработки. Z-оценка предоставляет аналитикам и исследователям информацию о том, насколько каждое наблюдение отличается от среднего значения в выборке, и помогает выявить потенциальные аномалии, которые могут быть важны для дальнейшего анализа данных.

Допустим, у нас есть набор данных о продажах товаров в интернет-магазине за последний год. Мы хотим выявить аномалии в ценах продуктов, которые могут указывать на ошибки в данных или наличие выбросов.

Для этого мы можем использовать Z-оценку. Предположим, у нас есть столбец данных, содержащий цены продуктов. Мы можем вычислить Z-оценку для каждой цены, используя формулу:

После вычисления Z-оценок мы можем увидеть, что только цена 30 имеет Z-оценку превышающую 2, следовательно, она считается аномальной. Это может указывать на возможную ошибку в данных или наличие выброса в цене продукта,

который требует дополнительного исследования.

Рассмотрим пример кода на Python, который вычисляет Z-оценку для набора данных и идентифицирует аномальные значения:

```python

import numpy as np

# Пример данных о ценах продуктов

prices = [10, 12, 15, 9, 11, 30, 13, 14, 8, 11]

# Вычисляем среднее значение и стандартное отклонение

mean_price = np.mean(prices)

std_dev = np.std(prices)

# Определяем порог Z-оценки

threshold = 2

# Вычисляем Z-оценку для каждой цены

z_scores = [(price – mean_price) / std_dev for price in prices]

# Идентифицируем аномальные значения

anomalies = [price for price, z_score in zip(prices, z_scores) if abs(z_score) > threshold]

# Выводим аномальные значения

print("Аномальные цены:", anomalies)

```

Этот код использует библиотеку NumPy для вычисления среднего значения и стандартного отклонения, а затем вычисляет Z-оценку для каждой цены в наборе данных. После этого он определяет аномальные значения, превышающие заданный порог Z-оценки, и выводит их на экран.

Диаграмма ящика с усами (или boxplot) – это важный инструмент в анализе данных, который позволяет визуализировать распределение и основные статистические характеристики набора данных. Этот график состоит из "ящика", представляющего межквартильный размах данных, "усов", которые указывают на минимальное и максимальное значение в пределах определенного расстояния от квартилей, а также отдельных точек, которые могут быть выбросами.

"Ящик" диаграммы является прямоугольником, ограниченным верхним и нижним квартилями. Вертикальная линия внутри ящика обозначает медиану данных. "Усы" диаграммы обычно находятся на расстоянии, равном 1.5 межквартильным размахам от верхнего и нижнего квартилей. Это расстояние определяет "усы" как участок данных, который считается разумным или "нормальным", не считая выбросов.