Python数据处理入门：异常值识别与管理

简介：
本课程旨在帮助初学者掌握Python在数据处理中的应用，重点讲解如何使用Python有效识别和管理数据集中的异常值。 在机器学习领域内，异常检测与处理是一个较小的分支或者说是副产品。因为在大多数预测问题中，模型往往是对整体样本数据结构的一种概括性表示，这种表示通常关注的是总体样本的一般性质。而那些完全不符合这些一般性质的数据点被称为异常点，在一般的预测任务中它们并不受欢迎。这是因为预测主要关心的是整个样本集的特性，而异常点具有与其余大部分数据不同的生成机制和特征模式。如果模型对这类偏离主流的现象过于敏感，则可能导致生成出的模型无法准确描述整体数据的本质属性，进而影响到最终的预测准确性。 然而，在某些特定的应用场景中（例如疾病诊断），这些所谓的“异常”现象反而可能引起研究人员的高度兴趣。比如在健康人群中，各种生理指标通常会在一定范围内波动并表现出一定的规律性；而当某个个体的身体状况出现显著不同于正常范围的情况时，则很可能提示存在某种潜在的医学问题或风险因素。因此，在这种情况下识别和分析这些偏离常规的现象就变得尤为重要了。