python异常值检测常见方法有哪些

Python中常见的异常值检测方法包括：

1. 标准差和均值法：根据数据的均值和标准差来判断是否是异常值。
2. 箱线图法：根据数据的四分位数和箱线图来判断是否是异常值。
3. 离群点检测算法：包括基于统计学的方法（如Z-score和Tukey的方法）、基于距离的方法（如LOF算法和DBSCAN算法）以及基于密度的方法（如Isolation Forest算法）。
4. 置信区间法：根据数据的置信区间来判断是否是异常值。
5. 异常指数法：根据数据的异常指数来判断是否是异常值，如马哈拉诺比斯距离。
6. 时间序列分析法：根据数据在时间上的变化趋势来判断是否是异常值，如ARIMA模型和季节性分解法。
7. 机器学习算法：使用机器学习算法来训练模型，然后根据模型预测的结果来判断是否是异常值，如支持向量机和随机森林。
8. 深度学习算法：使用深度学习算法来训练模型，然后根据模型预测的结果来判断是否是异常值，如神经网络和自编码器。 需要根据具体的数据特点和问题选择合适的异常值检测方法。