基于Isolation Forest以及MeanShift进行异常检测模型的构建

基于Isolation Forest以及MeanShift进行异常检测模型的构建

根据纽约时报的统计，数据科学家在他们的时间中有50％到80％的时间花费在收集和准备不规则数据的更为平凡的任务中，然后才能探索有用的金块。如下图所示。数据预处理有四个任务，数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。

数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法的应用只是让我们逼近这个上限。这个说法形象且深刻的提出前期数据处理和特征分析的重要性。如图2所示，数据清洗和特征工程是机器学习流程中最基础也是最重要的一个环节。

2.1.1 数据预处理<

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