[問題] 時間序列異常值處理

看板DataScience作者 (冒煙的宏)時間6年前 (2018/06/10 12:28), 編輯推噓2(203)
留言5則, 2人參與, 6年前最新討論串1/1
使用工具:python 問題內容: 最近在使用類神經做時間序列預測 在資料前處理時 想請問大家對於時間序列中的異常值是如何處理呢 假設有每天的資料 很多天 每天有一些規律 那算出每天5點的平均跟標準差 之後只要5點的資料超過標準差算是異常值 那直接移除掉把剩下的接起來是合理的嗎 或者是補一個平均值給它呢? 還是有別的作法~ 謝謝~ -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 114.41.60.199 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/DataScience/M.1528604922.A.7CC.html

06/11 02:23, 6年前 , 1F
亂補一通就好了吧 看你要直接補平均還是用個Gaussian隨機
06/11 02:23, 1F

06/14 03:29, 6年前 , 2F
如果missing沒有真的很多 我做一個類似問題的結果是
06/14 03:29, 2F

06/14 03:29, 6年前 , 3F
各種補值方法沒有顯著差異
06/14 03:29, 3F

06/14 03:31, 6年前 , 4F
試過補個沒看過的值 補平均值 補0 利用embedding
06/14 03:31, 4F

06/14 03:31, 6年前 , 5F
做mask 利用NN補值 這些其實在資料夠多下都差不多
06/14 03:31, 5F
文章代碼(AID): #1R7AZwVC (DataScience)
文章代碼(AID): #1R7AZwVC (DataScience)