外れ値処理の一手法:Winsorizingについて

機械学習や統計の分野における外れ値処理の手法の一つとしてWinsorizingと呼ばれる手法がある。日本語の解説が少なかったので書いてみる。

手法自体は非常に簡単で、外れ値を外れ値以外の最大値・最小値で置き換えるというものである。表形式データを考えると、単純に外れ値を除去するよりも、データサイズが少ない場合はほかのカラムの情報を有効活用することができる。

ちなみに英語版のWikipediaにはページが用意されている。
https://en.wikipedia.org/wiki/Winsorizing

このページにあった例を見てみると、numpy配列の上下5%のデータを最大値と最小値で置き換える方法が書かれている。

import scipy.stats
import numpy as np 
a = np.array([92, 19, 101, 58, 1053, 91, 26, 78, 10, 13, -40, 101, 86, 85, 15, 89, 89, 28, -5, 41]) 
scipy.stats.mstats.winsorize(a, limits=[0.05, 0.05])

1053が101に、-40が-5へと置き換えられる。
少し考えるとわかるが、単純に外れ値を除去して平均を取った場合とWinsoringをしてから平均を取った場合では値が異なる。

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