sklearn-1.1.15.魯棒性迴歸：異常值模型錯誤

1.1.15.魯棒性迴歸：異常值和模型錯誤 魯棒迴歸適用於數據異常的迴歸模型：異常值或出現模型錯誤。 1.1.15.1.不同的場景和有用的概念 x異常還是y異常？ 當y是異常值時 當x異常時 異常值的分數與誤差幅度的關係 離羣點的數量很重要，但是有多少是離羣點。 離羣點較少的時候 離羣點較多的時候 穩健擬合的一個重要的概念就是分解點：可能一小部分的偏離合適的數據，失去依附數據。 注意，一般來說，高

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