处理数据异常值有多种方式。首先可以使用基于统计的方法,像Z - score法,计算数据点与均值的偏离程度,将偏离过大的数据视为异常值并处理;也可以用四分位距法,根据数据的25%分位数和75%分位数确定正常范围,超出的就是异常值。另外,还能通过机器学习算法来识别异常值,例如孤立森林算法,它能高效地找出那些与其他数据明显不同的异常点。
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发布于2025-5-1 21:47 广州


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