一个Python包，用于使用四分位间距技术删除数据集中的异常值。
outlier-removal-101703289的Python项目详细描述
使用四分位间距去除离群值-Python
Project 2:UCS633
提交人：Khushnuma Grover 101703289
pypi:https://pypi.org/project/outlier-removal-101703289 git:https://github.com/khushgrover/outlier-removal-python.git
什么是异常值？在
如果在进一步的统计/学习阶段没有进行探索性的数据分析，则会影响机器学习。其中之一是查找离群值。在
在统计学中，离群值是一个远离其他观测值的观测点。在
四分位距法
如何使用此软件包：
在这个包中实现了这个方法。它接收数据集csv文件，并在删除离群值的行中输出csv文件。这个包处理单变量数据集和多变量数据集。删除具有离群值行的每个特征。在
OUTLIER-remove-KHUSHNUMA-101703289可以按照以下示例运行：
安装程序包
在命令提示符下运行以下命令：
pip安装离群值-remove-101703289
示例数据集
数据集的构造应该是每一行代表一个数据，每一列代表一个标准特征，以一个目标结束。在
| Feature | Target |
|---|---|
| 10 | 0.62 |
| 100 | 0.44 |
| 100 | 0.31 |
| 100 | 0.67 |
| 10 | 0.56 |
在命令提示符下：
>> remove-outlier data.csv
在Python IDLE中：
^{pr2}$输出
^{tb2}$- 项目
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