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。 会员。《2.2 异常值处理》收录于灏天文库文集《常用的数据处理函数代码示例集合》，原作者/来源：灏天文库，整理自「灏天文库」，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。本站整理收录，版权归原作者/开源协议所有。

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作者与出处

原作者： 灏天文库

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原文： https://aiknowledge.cn/collection/539-%E5%B8%B8%E7%94%A8%E7%9A%84%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%A4%84%E7%90%86%E5%87%BD%E6%95%B0%E4%BB%A3%E7%A0%81%E7%A4%BA%E4%BE%8B%E9%9B%86%E5%90%88

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