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发布时间: 2025-03-15 09:05:27

‘壹’ Python数据分析03-Iris-箱形图与outliers

箱形图在Python数据分析中的应用及异常值识别

  1. 箱形图的作用

    • 展示数据分布:箱形图能清晰地展示数据集中枢位置、分布范围以及异常值。
    • 比较不同数据集:在比较不同变量或数据集分布特征时,箱形图具有显着优势。
  2. 箱形图的绘制方法

    • 确定关键点:首先确定数据的最大值、最小值、中位数以及两个四分位数。
    • 画出箱体:通过连接这些点画出箱体,再将上边缘与下边缘与箱体相连,中位数位于箱体中心。
  3. Python中使用seaborn库绘制箱形图

    • 设置参数:可以通过设置x轴、y轴和hue等参数来绘制箱形图。
    • 辅助展示:seaborn库还提供了stripplot函数来辅助展示数据点的分布,为箱形图提供更丰富的信息。
  4. 异常值的识别

    • 定义:在箱形图中,任何位于箱体外部的点被视为异常值。
    • 实例:在Iris数据集中,通过箱形图可以识别出Irissetosa品种存在的几个“越线”异常值,这些数据点在特征上与该品种的主要特征不符。
  5. 异常值的意义

    • 并非错误:异常值在机器学习分类模型中并不一定表示数据错误,而是可能为模型提供额外的分类信息或异常情况的指示。
    • 实用性:例如,在Iris数据集中,存在一些PetalsLength较短的样本,虽然它们是异常值,但仍被正确分类为Irissetosa,这展示了箱形图在识别数据中潜在异常点的实用性。
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