离群值/异常值的处理方法：MAD法与绝对中位差（Python实现）

离群值/异常值的处理方法：MAD法与绝对中位差（Python实现）

在机器学习数据预处理的过程中，离群值（outliers）或异常值（anomalies）往往会对模型的性能产生负面影响。离群值是指与大多数数据点明显不同的数据点，可能是由于测量误差、数据录入错误或真实的异常情况引起的。为了准确建模和预测，我们需要对这些离群值进行适当的处理。本文将介绍一种常用的离群值处理方法——MAD法（Median Absolute Deviation）与绝对中位差，并提供相应的Python代码示例。

MAD法是一种基于中位数和绝对中位差的统计方法，用于识别和处理离群值。绝对中位差是指数据点与中位数之间的绝对差值的中位数。MAD法的基本思想是，假设数据服从一个稳定的分布，绝大多数的数据点应该位于中位数附近，而离群值的绝对中位差较大。通过设置适当的阈值，我们可以将超过阈值的数据点标记为离群值，并采取相应的处理策略。

下面是使用Python实现MAD法与绝对中位差的示例代码：

import numpy as np

def