数据处理和分析之数据预处理：异常值处理(Outlier Detection)：Z-Score方法检测异常值

数据处理和分析之数据预处理：异常值处理(Outlier Detection)：Z-Score方法检测异常值

数据处理和分析之数据预处理：异常值处理 (Outlier Detection)：Z-Score方法检测异常值

理解异常值和Z-Score

异常值的基本概念

异常值（Outliers）是指在数据集中显著偏离其他观察值的数值。这些数值可能由于测量错误、数据录入错误或实际的异常情况而产生。在数据分析中，异常值的检测和处理是预处理阶段的重要步骤，因为它们可能对模型的训练和预测结果产生重大影响。

Z-Score方法的原理

Z-Score（标准分数）是一种统计学上的方法，用于衡量一个数值相对于其所属数据集的平均值的偏离程度，以标准差为单位。Z-Score的计算公式如下：