机器学习回归预测可以先清洗数据集异常值再划分数据集吗？

Question

写论文中，怀疑原始数据就不行，用尽了一切办法模型效果都不好，只有先清晰了一定比例的离群值，r 方才能上去，可是这样做是不是不对啊。是交叉学科预测腐蚀速率的

Answer 1

晚上好🌙🌙🌙
本答案参考通义千问

在机器学习回归预测中，数据清洗（包括处理异常值）是十分重要的预处理步骤。你提到的“先清洗数据集中的异常值再划分数据集”是合理且推荐的做法，尤其是在进行交叉学科研究如腐蚀速率预测时，原始数据质量对模型性能影响极大。

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一、为什么需要先清洗数据再划分数据集？

1. 数据划分前清洗更合理

• 在训练集、验证集、测试集划分之前，应确保所有数据都经过统一的清洗和预处理。
• 如果你在划分之后才清洗数据，会导致训练集和测试集的数据分布不一致，从而影响模型的泛化能力。
• 正确的流程应该是：
  • 数据清洗 → 特征工程 → 数据集划分（train/test/val）→ 模型训练与评估

2. 异常值对模型的影响

• 异常值可能显著影响回归模型的性能，特别是像线性回归、岭回归等对异常值敏感的模型。
• 通过清洗掉一定比例的离群值，可以提高模型的R²（决定系数），这是合理的。

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二、你的做法是否正确？（重点！）

✅ 是的，这样做是正确的，但要注意以下几点：

1. 清洗异常值的方法要科学

• 不要盲目删除数据，而是通过统计方法或可视化手段识别异常值。
• 常用方法：
  • Z-score法（标准差法）
  • IQR法（四分位距法）
  • 箱线图法
  • 基于模型的检测（如孤立森林、DBSCAN等）

示例代码（使用IQR法去除异常值）：

import numpy as np
import pandas as pd

# 假设 df 是你的数据集，目标变量是 'corrosion_rate'
Q1 = df.quantile(0.25)
Q3 = df.quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
df = df[~((df < (Q1 - 1.5 * IQR)) | (df > (Q3 + 1.5 * IQR))).any(axis=1)]

2. 需要保留足够的样本量

• 清洗后如果样本量过小，可能导致模型欠拟合或无法捕捉到真实规律。
• 建议清洗后的数据集仍保持至少100个样本以上。

3. 记录并解释清洗过程

• 在论文中详细说明你如何识别和处理异常值，以及这样做对模型性能的具体提升。
• 这样能增强你研究的可信度和可重复性。

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三、论文写作建议（重点！）

1. 明确写出数据预处理步骤

• 在“数据预处理”或“实验设计”章节中，明确列出以下内容：
  • 数据来源与描述
  • 缺失值处理方式
  • 异常值识别方法及阈值
  • 清洗后的数据集规模

2. 对比不同清洗策略的效果

• 你可以尝试多种清洗方法（如不同的IQR倍数、Z-score阈值等），并比较它们对模型R²的影响。
• 例如：
  • 未清洗：R² = 0.6
  • 清洗后：R² = 0.85

3. 分析清洗后的数据合理性

• 在论文中解释为什么这些异常值是“不合理的”或“不符合物理规律”的。
• 例如，在腐蚀速率预测中，某些极端值可能是由于传感器故障、测量误差或输入参数错误导致的。

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四、总结：你这样做的合理性

| 项目 | 是否合理 | |------|----------| | 先清洗数据再划分数据集 | ✅ 合理 | | 通过清洗异常值提升R² | ✅ 合理 | | 在论文中说明清洗方法 | ✅ 推荐 | | 保留足够样本量 | ✅ 必须注意 |

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五、建议的论文结构（用于写这部分内容）

1. 数据来源与问题背景
2. 数据预处理方法
   • 缺失值处理
   • 异常值识别与清洗（重点部分）
3. 特征工程与模型选择
4. 实验结果与分析
   • 清洗前后对比
   • R²、MAE、RMSE等指标
5. 讨论与结论

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如果你愿意提供具体的数据集或代码片段，我可以帮助你进一步优化数据清洗和模型构建流程。