如何具体实施异常数据的四种剔除策略？

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异常数据4种处理方法分别是：1、Isolation Forest，独立森林；2、DBSCAN；3、OneClassSVM；4、Local Outlier Factor，局部离群因子，计算一个数值score来反映一个样本的异常程度。本教程操作环境：windo

异常数据4种剔除方法分别是：1、“isolation forest”，孤立森林；2、DBSCAN；3、OneClassSVM；4、“Local Outlier Factor”，计算一个数值score来反映一个样本的异常程度。

本教程操作环境：windows7系统、Dell G3电脑。

outlier detection异常点识别方法

1. isolation forest 孤立森林

1.1 测试样本示例

文件 test.pkl

1.2 孤立森林 demo

孤立森林原理

通过对特征进行随机划分，建立随机森林，将经过较少次数进行划分就可以划分出来的点认为时异常点。