【Python數據分析基礎】: 異常值檢測和處理

在機器學習中，異常檢測和處理是一個比較小的分支，或者說，是機器學習的一個副產物，由於在通常的預測問題中，模型一般是對總體樣本數據結構的一種表達方式，這種表達方式一般抓住的是總體樣本通常性的性質，而那些在這些性質上表現徹底與總體樣本不一致的點，咱們就稱其爲異常點，一般異常點在預測問題中是不受開發者歡迎的，由於預測問題通產關注的是總體樣本的性質，而異常點的生成機制與總體樣本徹底不一致，若是算法對異常點

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