python异常值检测的有甚么方法

Python中关于异常值检测的方法有以下几种：

1. 极值检测（Outlier Detection）：通过计算数据的均值、方差等统计量，然后根据一定的阈值判断数据是否是为异常值。经常使用的方法包括Z-Score方法、3-Sigma方法等。

2. 箱线图（Boxplot）：通过绘制箱线图来视察数据的散布情况，箱线图中的异常值被定义为在1.5倍的四分位距以外的数据点。

3. 孤立森林（Isolation Forest）：基于数据点的孤立程度来检测异常值，通过构建一个随机森林，然后计算数据点在决策树中的路径长度，路径长度越短的数据点越多是异常值。

4. 高斯混合模型（Gaussian Mixture Model）：将数据分解为多个高斯散布的混合，然后根据每一个数据点在各个高斯散布中的几率来判断是否是为异常值。

5. 神经网络（Neural Networks）：通过训练神经网络来学习数据的模式，并根据数据点在网络中的重构误差来判断是否是为异常值。

这些方法可以单独使用，也能够组合使用，具体选择哪一种方法取决于数据的特点和业务需求。