Interquartile Range

What is IQR

Interquartile Range, IQR, 即四分位距。 基于IQR进行anomaly detection常用于检测非正太分布数据中的异常值，它通过数据的四分位数（Q1和Q3）来识别和去除异常值，较Z-score方法更适合处理有偏或非正态分布的数据。

• 第一四分位数（Q1）：下四分位数，表示数据中最小25%的点所在位置。
• 第三四分位数（Q3）：上四分位数，表示数据中最大25%的点所在位置。
• 四分位距（IQR）：是Q3与Q1之间的差值，计算公式为：

$$IQR=Q3-Q1$$

Algorithm Detail

1. 排序数据：

   • 将数据从小到大排序。

2. 计算四分位数：

   • Q1：找到排序后数据中第25%的位置。
   • Q3：找到排序后数据中第75%的位置。

3. 计算四分位距：

   • IQR = Q3 - Q1，表示数据中间部分的扩展范围。

4. 设定上下限：

   • 定义下限和上限，用于判断异常值。
   • 下限 = Q1 - 1.5 × IQR
   • 上限 = Q3 + 1.5 × IQR
   • 1.5倍IQR是一个常用的经验值，可以调整为其他倍数（如2倍或3倍），取决于具体应用场景。

5. 检测异常值：

   • 任何小于下限或大于上限的数据点被认为是异常值。

Pros and Cons

优点：

• 不依赖数据分布：IQR算法不需要假设数据为正态分布，适合处理有偏分布或非对称分布的数据。
• 对极端值不敏感：与Z-score不同，IQR不受极端值的影响，因为它依赖于中位数和四分位数，而非均值和标准差。

缺点：

• 对大规模数据集处理效率较低：在大型数据集中计算四分位数和IQR可能会比较耗时。
• 对数据边界的敏感性：虽然IQR能有效识别极端的异常值，但对于靠近上下界的边缘数据，可能会过度标记为异常。