[問題] 時間序列異常值處理

[ken83715 (冒煙的宏)]

使用工具:python

問題內容:
最近在使用類神經做時間序列預測

在資料前處理時

想請問大家對於時間序列中的異常值是如何處理呢

假設有每天的資料 很多天 每天有一些規律

那算出每天5點的平均跟標準差

之後只要5點的資料超過標準差算是異常值

那直接移除掉把剩下的接起來是合理的嗎

或者是補一個平均值給它呢？

還是有別的作法～

謝謝～

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推 siscon: 亂補一通就好了吧 看你要直接補平均還是用個Gaussian隨機
推 goldflower: 如果missing沒有真的很多  我做一個類似問題的結果是
→ goldflower: 各種補值方法沒有顯著差異
→ goldflower: 試過補個沒看過的值  補平均值  補0  利用embedding
→ goldflower: 做mask  利用NN補值  這些其實在資料夠多下都差不多