在用深度学习比如LSTM或者自编码器进行数据异常检测的时候，原始的数据有明显的野值和噪声，那要不要把原始的带噪声的数据进行滤波呢

Question

在用深度学习比如LSTM或者自编码器进行数据异常检测的时候，原始的数据有明显的野值和噪声，那要不要把原始的带噪声的数据进行滤波呢？还是直接插值处理一下空值就可以用？

Answer 1

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数据预处理：是否需要滤波原始带噪声数据

在使用深度学习算法，如LSTM或自编码器，进行数据异常检测时，原始数据中存在明显的野值和噪声，这是一个常见的问题。那么，是否需要对原始数据进行滤波呢？

答案是：有时候需要，有时候不需要。

如果原始数据中的噪声是随机的、独立的，并且不影响数据的分布和关系，那么可以直接使用深度学习算法对数据进行处理。但是，如果噪声是系统性的、相关的，并且影响数据的分布和关系，那么需要对原始数据进行滤波以减少噪声的影响。

常见的滤波方法包括：

• 平滑法（Moving Average、Exponential Smoothing等）
• 噪声滤波（Filtering、Kalman Filter等）
• 数据降采样（Downsampling）

在滤波后，可以使用深度学习算法对数据进行处理。但是，如果滤波后数据的分布和关系改变了，那么需要重新选择合适的深度学习算法。

总之，是否需要滤波原始带噪声数据取决于噪声的性质和对数据的影响。如果噪声是随机的、独立的，可以直接使用深度学习算法；如果噪声是系统性的、相关的，需要对原始数据进行滤波。