删除异常值

是数据预处理的一项重要任务，它指的是在数据集中识别和移除与其他数据点明显不同的异常值。异常值可能是由于测量错误、数据录入错误、设备故障或其他原因导致的。删除异常值可以提高数据的准确性和可靠性，从而更好地支持后续的数据分析和建模工作。

删除异常值的方法有多种，常用的包括：

1. 基于统计方法的删除：通过计算数据的均值、标准差等统计指标，将与均值相差较大的数据点视为异常值，并将其删除。常用的统计方法包括3σ原则、箱线图等。
2. 基于距离的删除：通过计算数据点与其他数据点之间的距离，将距离过大的数据点视为异常值，并将其删除。常用的距离度量方法包括欧氏距离、曼哈顿距离等。
3. 基于机器学习的删除：利用机器学习算法对数据进行建模，将预测误差较大的数据点视为异常值，并将其删除。常用的机器学习算法包括聚类、回归、异常检测等。

删除异常值的应用场景广泛，例如金融领域的欺诈检测、工业领域的设备故障检测、医疗领域的异常病例识别等。通过删除异常值，可以提高数据分析和建模的准确性，从而更好地支持决策和优化。

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