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外れ値に対する穏当な対処法

分布のトリミングは、データを削除せずに外れ値へ対処する最も簡単な方法のひとつです。ビジネス上の問題に関連して、分布がとりうる自然な値の範囲が分かっている場合は、その知識を使って分布をトリミングできます。

また、ドメイン知識や経験に基づいて特定の値が外れ値だと分かっている場合は、ハードコードした値に置き換えることもできます。

この演習では、apple 株価データセットを使って、これら2つの手法を練習します。

この演習はコースの一部です

Anomaly Detection in Python

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実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# Find the first percentile of Volume
percentile_first = ____
コードを編集して実行