不同异常值检测方法在常见数据分布类型中有效性研究

异常值检测广泛应用于网络性能优化与机器学习数据预处理等领域。在机器学习领域，其目标是提升数据质量，从而改善后续统计分析或机器学习模型的性能。目前存在大量有效且可靠的异常值分析方法，而这些方法在处理不同类型的数据分布时，其有效性存在显著差异。因此，选择适当的异常值分析方法至关重要。本研究对五种连续型概率分布（包括正态分布、卡方分布、指数分布、伽马分布和t分布）及四种离散型概率分布（包括二项分布、泊松分布、几何分布和超几何分布）的样本数据开展了异常值检测。本文采用五种异常值检测方法，即Z-Score法、IQR法、DBSCAN法、孤立森林法（Isolation Forest）与随机森林法（Random Forest），并评估了这些方法的检测有效性。通过对比与分析，本文总结了各类异常值检测方法在处理不同类型分布的样本数据时所呈现的特性。这些发现将有助于我们在面对不同异常值检测场景时作出更为合理的方法选择。