是指在数据分析和机器学习领域中,对于每个用户的数据集中的异常值进行删除或处理的操作。异常值是指与其他数据点明显不同的数据点,可能是由于测量错误、数据录入错误、设备故障或其他异常情况导致的。
删除异常值的目的是为了提高数据的准确性和可靠性,以便更好地进行数据分析、建模和预测。异常值可能会对统计分析和模型训练产生负面影响,导致结果不准确或偏差较大。
在删除每个用户的异常值时,可以采用以下步骤:
应用场景:
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