2.2 异常值处理

文档摘要

2.2 异常值处理 2.2 异常值处理异常值，也称为离群点，是指与其他观测值显著不同的数据点。它们可能由测量误差、数据输入错误、抽样偏差或真实存在的极端事件引起。异常值的存在会对数据分析和建模产生不利影响，例如：扭曲统计量：异常值会显著影响均值、标准差等统计量，导致对数据分布的错误理解。降低模型性能：异常值会干扰模型的训练，导致模型泛化能力下降，预测精度降低。误导决策：基于包含异常值的数据分析结果可能会导致错误的决策。因此，在数据清洗和预处理阶段，识别和处理异常值至关重要。本章节将详细介绍常用的异常值检测方法和处理策略。 2.2.1 异常值检测方法常用的异常值检测方法可以分为以下几类： 2.2.1.