数据样本中的异常值（Outlier）通常是指一个类别型变量（Category）里某个类别值得次数太少、太稀有，比如出现的效率只有0.1%或更少，或者指一个区间型变量（Lnterval）里某些值取值太大。 在数据挖掘实践中，对于“异常值”的处理是辩证的，在多数情况下，异常值的删除可以有效降低数据的波动，使得处理后的建模数据更加稳定，从而提高模型的
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