Python中的异常值检测：基于隔离森林与One-Class SVM的算法实现 大家好！今天我们来聊聊Python中异常值检测的问题。在数据分析、机器学习等领域，异常值（Outliers）往往会对模型的训练和预测产生负面影响。因此，有效地检测和处理异常值至关重要。本次讲座将聚焦于两种常用的异常值检测算法：隔离森林（Isolation Forest）和 One-Class SVM，并结合Python代码进行详细讲解。 1. 异常值的定义与影响 在开始具体的算法介绍之前，我们先来明确一下异常值的概念。异常值是指与其他观测值显著不同的数据点。这种差异可能体现在数值大小、数据分布等方面。 异常值的存在可能会带来以下影响： 扭曲统计分析结果： 异常值会影响均值、方差等统计量的计算，导致对数据整体特征的错误估计。 降低模型预测精度： 在机器学习模型中，异常值可能会误导模型的训练过程，降低模型在新数据上的泛化能力。 隐藏潜在问题： 异常值有时反映了数据采集、处理过程中的错误，或是系统中存在的异常事件。 因此，我们需要利用合适的算法来检测和处理异常值，以提高数据质量和模型性能。 2. 隔离森林（Iso …
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