数据处理和分析之数据预处理：异常值处理(OutlierDetection)：统计学方法检测异常值异常值的概念与重要性异常值的定义在数据集中，异常值（Outliers）指的是那些显著偏离其他观测值的数值。这些数值可能由于测量错误、数据录入错误、实验异常或其他非典型因素产生。异常值的存在

创作不易，您的关注、点赞、收藏和转发是我坚持下去的动力！大家有技术交流指导、论文及技术文档写作指导、项目开发合作的需求可以私信联系我。在数据处理过程中，缺失值和异常值的处理是非常重要的步骤，它们可能会对模型的性能产生显著影响。以下是一些常用的处理方法：一、缺

        说白了，异常值就是那些偏离多数样本值过多的值，比如我用机器学习在做房价预测时，获取的沈阳浑南区数据普遍都在11000左右，结果有那么一两个楼盘是20000（管他是不是碧桂园），那么这两个值就是异常值。        异常值会严重干扰模型的性能,包括降低预测能力、