REMOVE_OUTLIERS

Parâmetros

• sourceColumn— Especifica o nome de uma coluna numérica existente que pode conter valores discrepantes.

• outlierStrategy— Especifica a abordagem a ser usada na detecção de valores discrepantes. Os valores válidos incluem:

  • Z_SCORE— Identifica um valor como um valor atípico quando ele se desvia da média em mais do que o limite de desvio padrão.

  • MODIFIED_Z_SCORE— Identifica um valor como um valor atípico quando ele se desvia da mediana em mais do que o limite médio de desvio absoluto.

  • IQR— identifica um valor como discrepante quando ele ultrapassa o primeiro e o último quartil dos dados da coluna. O intervalo interquartil (IQR) mede onde estão os 50% médios dos pontos de dados.

• threshold— Especifica o valor limite a ser usado ao detectar valores discrepantes. O sourceColumn valor é identificado como um valor atípico se a pontuação calculada com o outlierStrategy exceder esse número. O padrão é 3.

• removeType— Especifica a forma de remover os dados. Os valores válidos são DELETE_ROWS e CLEAR.

• trimValue— Especifica se todos ou alguns dos valores discrepantes devem ser removidos. Esse valor booleano é padronizado como. FALSE

  • FALSE— Remove todos os valores discrepantes

  • TRUE— Remove valores discrepantes que estão fora do limite de percentil especificado em e. minValue maxValue

• minValue— Indica o valor mínimo do percentil para a faixa de valores atípicos. O intervalo válido é de 0 a 100.

• maxValue— Indica o valor máximo do percentil para a faixa de valores atípicos. O intervalo válido é de 0 a 100.