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、