基本信息

---

下载

文档摘要

---

PAGE1

PAGE1

数据清洗：异常值检测与修正

1数据清洗概述

1.1数据清洗的重要性

数据清洗是数据分析和机器学习项目中至关重要的一步。在真实世界的数据集中，数据往往包含错误、不一致和缺失值，这些都会严重影响分析结果的准确性和可靠性。例如，一个数据集中如果存在异常值，即那些与大部分数据显著不同的观测值，它们可能会导致模型的偏差，影响预测性能。因此，进行数据清洗，特别是异常值的检测与修正，是确保数据质量的关键。

1.2异常值的定义与影响

异常值，也称为离群点，是指在数据集中显著偏离其他观测值的值。它们可能是由于测量错误、数据录入错误或真实异常情况导致的。异常值的存在可