《概率论与数理统计》第六章讲到箱线图，其中可以使用箱线图进行异常值的判断，异常值的判断与剔除是一种重要的数据预处理方法，像我平时在做曲线轨迹提取时，就需要对异常点进行剔除，所以我想应该还有其他的类似异常值的判断方法，今通过网络查找总结如下。
定义：
异常值，即在数据集中存在不合理的值，又称离群点。比如年龄为-1，笔记本电脑重量为1吨等，都属于异常值的范围。从集合角度来看，异常值即离群点，如下图所示：
判别方法：
1.简单统计分析
对属性值进行一个描述性的统计，从而查看哪些值是不合理的。比如对年龄这个属性进行规约：年龄的区间在[0:200]，如果样本中的年龄值不再该区间范围内，则表示该样本的年龄属性属于异常值。
2. 3δ原则
当数据服从正态分布：
根据正态分布的定义可知，距离平均值3δ之外的概率为 P(|x-μ|>3δ) <= 0.003 ，这属于极小概率事件，在默认情况下我们可以认定，距离超过平均值3δ的样本是不存在的。 因此，当样本距离平均值大于3δ，则认定该样本为异常值。
当数据不服从正态分布：
当数据不服从正态分布，可以通过远离平均距离多少倍的标准差来判定，多少倍的取值需要根据经验和实际情况来决定。
3．箱型图分析
箱型图提供了一个识别异常值的标准，即大于或小于箱型图设定的上下界的数值即为异常值，箱型图如下图所示：
首先我们定义下上四分位和下四分位。
上四分位我们设为 U，表示的是所有样本中只有1/4的数值大于U
同理，下四分位我们设为 L，表示的是所有样本中只有1/4的数值小于L
那么，上下界又是什么呢？
我们设上四分位与下四分位的插值为IQR，即：IQR=U-L
那么，上界为 U+1.5IQR ，下界为： L - 1.5IQR
箱型图选取异常值比较客观，在识别异常值方面有一定的优越性。
常用处理方法：
异常值的处理方法常用有四种：
1.删除含有异常值的记录
2.将异常值视为缺失值，交给缺失值处理方法来处理
3.用平均值来修正
4.不处理
强调的是，如何判定和处理异常值，需要结合实际。
参考《python数据分析与挖掘实战》
原文链接：数据预处理之异常值处理_python_xzfreewind的博客-CSDN博客