Выбросы — это точки данных, которые значительно отклоняются от среднего или ожидаемого поведения набора данных. Выявление и обработка выбросов является важным шагом в предварительной обработке и анализе данных. Apache Spark, популярная среда распределенных вычислений, предоставляет мощные инструменты для эффективной обработки больших наборов данных. В этой статье мы рассмотрим различные методы обнаружения и удаления выбросов с помощью Apache Spark, а также приведем примеры кода.

Методы обнаружения выбросов с помощью Apache Spark:

1. Метод Z-показателя:
   Метод Z-показателя измеряет, на сколько стандартных отклонений точка данных отклоняется от среднего значения. Точки с Z-показателем, превышающим указанный порог, считаются выбросами. Вот пример использования метода Z-score в Apache Spark:

import org.apache.spark.ml.feature.StandardScaler
import org.apache.spark.ml.feature.StandardScalerModel
// Assuming 'data' is a DataFrame with a column named 'features'
val scaler = new StandardScaler()
  .setInputCol("features")
  .setOutputCol("scaledFeatures")
  .setWithMean(true)
  .setWithStd(true)
val scalerModel: StandardScalerModel = scaler.fit(data)
val scaledData = scalerModel.transform(data)
val zScoreThreshold = 3.0
val outliers = scaledData.filter($"scaledFeatures".gt(zScoreThreshold))

1. Ограждения Тьюки.
   Метод ограждений Тьюки определяет диапазон, в пределах которого точки данных считаются нормальными. Точки вне этого диапазона считаются выбросами. Диапазон рассчитывается с использованием межквартильного диапазона (IQR). Вот пример реализации метода ограждений Тьюки в Apache Spark:

import org.apache.spark.sql.functions.{col, expr}
val quartiles = data.stat.approxQuantile("column", Array(0.25, 0.75), 0.01)
val q1 = quartiles(0)
val q3 = quartiles(1)
val iqr = q3 - q1
val lowerFence = q1 - 1.5 * iqr
val upperFence = q3 + 1.5 * iqr
val outliers = data.filter(expr(s"column < $lowerFence or column > $upperFence"))

1. Расстояние Махаланобиса:
   Расстояние Махаланобиса измеряет расстояние между точкой данных и центроидом набора данных с учетом ковариационной структуры данных. Точки с расстоянием Махаланобиса, превышающим пороговое значение, считаются выбросами. Вот пример использования расстояния Махаланобиса в Apache Spark:

import org.apache.spark.ml.feature.VectorAssembler
import org.apache.spark.ml.feature.Normalizer
import org.apache.spark.ml.linalg.Vectors
import org.apache.spark.ml.stat.Statistics
val assembler = new VectorAssembler()
  .setInputCols(Array("column1", "column2", "..."))
  .setOutputCol("features")
val assembledData = assembler.transform(data)
val normalizer = new Normalizer()
  .setInputCol("features")
  .setOutputCol("normalizedFeatures")
  .setP(2.0)
val normalizedData = normalizer.transform(assembledData)
val covarianceMatrix = Statistics.corr(normalizedData, "normalizedFeatures", "pearson")
val inverseCovarianceMatrix = org.apache.spark.ml.linalg.MatrixUtils.inverse(covarianceMatrix)
val mahalanobisThreshold = 3.0
val outliers = normalizedData.filter { row =>
  val features = row.getAs[org.apache.spark.ml.linalg.Vector]("normalizedFeatures")
  val mahalanobisDistance = math.sqrt(features.dot(inverseCovarianceMatrix).dot(features))
  mahalanobisDistance > mahalanobisThreshold
}

В этой статье мы обсудили несколько методов обнаружения и удаления выбросов в наборах данных с помощью Apache Spark. Мы рассмотрели метод Z-оценки, заборы Тьюки и расстояние Махаланобиса. Эти методы предоставляют различные подходы к обнаружению выбросов, и вы можете выбрать наиболее подходящий в зависимости от вашего конкретного набора данных и требований. Используя возможности Apache Spark, вы можете эффективно обрабатывать большие наборы данных и повышать качество анализа данных.