数据预处理包括异常值检测吗

是的，数据预处理中包括异常值检测这一步骤。异常值也称为离群点(outliers)，指的是与其他数据点相比，具有显著不同的特征值。异常值的存在可能会对数据分析和机器学习算法的结果产生负面影响，因此需要进行异常值检测和处理。

常用的异常值检测方法包括：

1. 基于统计学的方法：如Z-score方法、IQR方法等。
2. 基于机器学习的方法：如聚类、回归、支持向量机等。
3. 基于距离的方法：如KNN、LOF等。

在检测到异常值后，可以选择将其删除、替换或进行特殊处理，具体方法取决于异常值的数量、类型、原因以及数据分析和机器学习算法的要求。