5.4.2　异常值处理

通过上述检测方法找到的异常值并不是绝对准确的，具体情况还需根据业务的理解加以判断。同样，也需结合实际情况对异常值进行处理：删除、修正或者不处理。

·视为缺失值：使用缺失值填充方法进行异常值修正（平均数、中位数、模型拟合等）。

·直接删除：一些模型比如逻辑回归对异常值很敏感，如果不进行处理，可能会出现过拟合等问题。

·不处理：部分模型如树模型对异常值不敏感，或采取第6章介绍的分箱方法，将缺失值单独分为一箱。