在时间序列上应用 LSTM 之前是否有必要丢弃异常值
Is it necessary to discard outliers before applying LSTM on time series
我正在尝试检测控制电池电压输出的时间序列异常。我发现我的原始数据集有一些异常值。在这种情况下，我是否需要使用 InterQuartile Range (IQR) 或 Zscore 删除这些点？当然在使用 LSTM keras 模型之前
删除或不删除离群值完全取决于您要实现的目标。你在这里写道你的目标是异常检测......所以乍一看，删除你试图检测的点或值似乎是个糟糕的主意。但是，如果您检测到的值的性质甚至不能归因于似是而非的异常，那么是的，您应该删除它们。在所有其他情况下，您应该考虑保留它们。
我正在尝试检测控制电池电压输出的时间序列异常。我发现我的原始数据集有一些异常值。在这种情况下，我是否需要使用 InterQuartile Range (IQR) 或 Zscore 删除这些点？当然在使用 LSTM keras 模型之前
删除或不删除离群值完全取决于您要实现的目标。你在这里写道你的目标是异常检测......所以乍一看，删除你试图检测的点或值似乎是个糟糕的主意。但是，如果您检测到的值的性质甚至不能归因于似是而非的异常，那么是的，您应该删除它们。在所有其他情况下，您应该考虑保留它们。