文档摘要

数据预处理与特征工程 数据预处理与特征工程 时间序列数据通常包含噪声、缺失值，并且直接用于异常检测的效果可能并不理想。因此，数据预处理和特征工程是至关重要的步骤，它们可以提高异常检测算法的准确性和效率。 2.1 数据清洗与缺失值处理 时间序列数据清洗主要包括处理重复值、异常值（与异常检测算法检测的异常值不同，这里指的是明显的数据错误或超出合理范围的值）以及缺失值。 重复值处理: 简单删除重复的行。 会员。《2. 数据预处理与特征工程》收录于灏天文库文集《时间序列异常检测技术》，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。文档编号22166。

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