如何处理数据集中的异常值？

处理数据集中的异常值需要结合检测、分析和操作，并根据数据的具体情况进行调整。异常值是指与数据集中的大多数数据点显着偏离的数据点，如果未加以处理，它们可能会扭曲分析或模型性能。第一步是使用可视化（例如，箱线图、散点图）或统计技术（例如，Z 分数或四分位距 (IQR)）来识别它们。例如，IQR 方法将异常值定义为低于 Q1 - 1.5IQR 或高于 Q3 + 1.5IQR 的值，其中 Q1 和 Q3 分别是第 25 个和第 75 个百分位数。像 Python 的 pandas 或 seaborn 这样的工具简化了这个过程——使用 df.quantile() 计算 IQR 或使用 sns.boxplot() 绘制分布。

检测到异常值后，根据数据的性质决定如何处理它们。常见的策略包括删除、转换或截断。删除异常值（例如，过滤超出 IQR 阈值的行）很简单，但存在丢失有价值信息的风险，特别是如果异常值是合法的（如罕见事件）。诸如应用对数函数之类的转换可以减少倾斜数据中的偏度。例如，在收入数据上使用 np.log() 会压缩极端值。截断（或缩尾）将异常值替换为最近的非异常值——例如，将高于第 95 个百分位数的值设置为第 95 个百分位数值。这保留了数据量，同时限制了异常值的影响。每种方法都有利弊：删除很简单但有损，而截断保留了数据但可能会扭曲分布。

方法的选择取决于问题背景。例如，在欺诈检测中，异常值可能代表需要调查的关键案例，因此删除它们会适得其反。相比之下，具有测量误差的传感器数据可以安全地排除极端值。始终记录你的方法并验证其影响。测试具有和不具有异常值处理的模型，以衡量性能变化。例如，回归模型的 R² 分数在截断异常值后可能会提高，但过度截断可能会隐藏真实模式。像 scikit-learn 的 RobustScaler 这样的工具也可以通过使用中位数和 IQR 缩放特征来帮助减少预处理期间的异常值影响。最终，处理异常值是迭代的——结合领域知识、实验和透明度以确保稳健的结果。