Python数据分析基础：异常值检测和处理

在机器学习中，异常检测和处理是一个比较小的分支，或者说，是机器学习的一个副产物，因为在一般的预测问题中，模型通常是对整体样本数据结构的一种表达方式，这种表达方式通常抓住的是整体样本一般性的性质，而那些在这些性质上表现完全与整体样本不一致的点，我们就称其为异常点，通常异常点在预测问题中是不受开发者欢迎的，因为预测问题通产关注的是整体样本的性质，而异常点的生成机制与整体样本完全不一致，如果算法对异常点敏感，那么生成的模型并不能对整体样本有一个较好的表达，从而预测也会不准确。从另一方面来说，异常点在某些场景下反而令分析者感到极大兴趣，如疾病预测，通常健康人的身体指标在某些维度上是相似，如果一个人的身