lier通过Oracle检测出离群点的预测方法（oracle out）

介绍

在数据挖掘和机器学习中，离群点检测是一个重要的问题，即在数据集中找出异常值，这些异常值可以是噪声，错误，或者真正的离群点。近年来，随着数据集的不断增大和数据质量的提高，离群点检测也变成了一项必不可少的任务。Oracle作为一个业内领先的数据库管理系统，也为离群点检测提供了良好的支持。本文将介绍如何使用Oracle进行离群点检测。

方法

Oracle提供了几种离群点检测方法，我们这里介绍一种基于二元分布的贝叶斯排序方法。该方法需要用户指定离群点的基准比率，假设我们想把所有具有5%的离群点的记录视为非常异常。我们可以使用以下代码在Oracle中实现：

“`sql

SELECT *

FROM employees

WHERE bintab_pvalue(emp_salary, 0.05)

其中，employees是数据库中的一个表，emp_salary是该表中一个具有数值属性的列，0.05是用户指定的离群点阈值，而bintab_pvalue则是Oracle提供的用于计算二元分布的函数。

我们可以使用以下代码在Oracle中创建一个函数bintab_pvalue来计算二元分布的p-value：

```sql
CREATE OR REPLACE FUNCTION bintab_pvalue(x IN NUMBER, alpha IN NUMBER)
    RETURN NUMBER
IS
    p NUMBER;
BEGIN
    SELECT cdf(
               'BINOMIAL',
               x,
               (SELECT COUNT(*) FROM employees),
               (SELECT AVG(emp_salary) FROM employees),
               (SELECT VARIANCE(emp_salary) FROM employees)
            )
    INTO p
    FROM DUAL;
    RETURN p;
END;

这个函数中，我们使用了Oracle的自带函数cdf来表示二元分布的累积分布函数，其中第一个参数是指分布类型，第二个参数是指分布中的一个具体的值，第三个参数是指样本总量，第四个参数是指样本的平均值，第五个参数是指样本的方差。在该函数的实现过程中，我们查询了数据库中的信息，因此这个函数可以方便地应用于不同的数据集。

备注

在使用这种离群点检测方法之前，我们需要确保数据集满足以下条件：

– 数据集是有序的，这意味着离群点可以根据某一个属性进行排序。

– 数据集中不包含重复的记录，否则在计算二元分布时会导致错误的结果。

– 数据集中只有一个数值属性，否则在计算p-value时会失去准确性。

结论

离群点检测是数据挖掘和机器学习中一个非常重要的问题，Oracle提供了多种用于离群点检测的方法。在本文中，我们介绍了一种基于二元分布的贝叶斯排序方法，它可以方便地应用于Oracle数据库中的数据集，并且可以基于用户指定的阈值来确定离群点。尽管这种方法有一些限制，但对于某些特定场合，它仍然可以提供非常有用的信息。