3.4 异常值处理

文档摘要

3.4 异常值处理 3.4 异常值处理在数据分析过程中，异常值（Outliers）是指与其他观测值显著不同的数据点。这些异常值可能是由于测量误差、数据录入错误、实验偏差或仅仅是数据的自然变异所致。无论其来源如何，异常值都可能对统计分析、机器学习模型和最终结论产生重大影响，因此需要进行适当的处理。 3.4.1 异常值的影响异常值可能会导致以下问题：扭曲统计指标：异常值会显著影响均值、标准差等统计指标，使其失去代表性。降低模型性能：机器学习模型对异常值非常敏感，可能导致模型过拟合、泛化能力下降。误导分析结果：异常值可能导致错误的结论，影响决策制定。 3.4.