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‘壹’ Python数据分析03-Iris-箱形图与outliers

箱形图在Python数据分析中的应用及异常值识别：

1. 箱形图的作用：

   • 展示数据分布：箱形图能清晰地展示数据集中枢位置、分布范围以及异常值。
   • 比较不同数据集：在比较不同变量或数据集分布特征时，箱形图具有显着优势。

2. 箱形图的绘制方法：

   • 确定关键点：首先确定数据的最大值、最小值、中位数以及两个四分位数。
   • 画出箱体：通过连接这些点画出箱体，再将上边缘与下边缘与箱体相连，中位数位于箱体中心。

3. Python中使用seaborn库绘制箱形图：

   • 设置参数：可以通过设置x轴、y轴和hue等参数来绘制箱形图。
   • 辅助展示：seaborn库还提供了stripplot函数来辅助展示数据点的分布，为箱形图提供更丰富的信息。

4. 异常值的识别：

   • 定义：在箱形图中，任何位于箱体外部的点被视为异常值。
   • 实例：在Iris数据集中，通过箱形图可以识别出Irissetosa品种存在的几个“越线”异常值，这些数据点在特征上与该品种的主要特征不符。

5. 异常值的意义：

   • 并非错误：异常值在机器学习分类模型中并不一定表示数据错误，而是可能为模型提供额外的分类信息或异常情况的指示。
   • 实用性：例如，在Iris数据集中，存在一些PetalsLength较短的样本，虽然它们是异常值，但仍被正确分类为Irissetosa，这展示了箱形图在识别数据中潜在异常点的实用性。