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数据缺失处理：
删除缺失值：如果缺失值的比例较小，可以直接删除包含缺失值的样本，但这种方法可能会损失部分数据信息。
均值填充：用该变量的均值或中位数填充缺失值，适用于数据缺失较少且变量分布相对稳定的情况。基于模型的填充：如使用回归模型、K 最近邻算法等，根据其他相关变量的值来预测缺失值。
异常值处理：
基于统计方法识别和处理：通过计算数据的均值、标准差等统计量，设定阈值来识别异常值，如将超出均值加减三倍标准差的数据视为异常值，并进行修正或删除。
基于机器学习算法识别和处理：利用孤立森林、局部异常因子等算法检测异常值，这些算法可以根据数据的分布特征和密度来识别异常点，并进行相应的处理。
“Winsorizing 方法 ”：将异常值缩放到一个合理的范围内，例如将大于 99% 分位数的值替换为 99% 分位数的值，将小于 1% 分位数的值替换为 1% 分位数的值。
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