欺诈检测：异常检测算法_（2）.统计学基础与数据预处理.docx

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统计学基础与数据预处理

在欺诈检测领域，数据预处理和统计学基础是至关重要的步骤。数据预处理确保了输入到模型中的数据质量，而统计学基础则为理解数据和构建模型提供了理论支持。本节将详细介绍这两个方面的内容，包括数据清洗、特征选择、数据标准化和统计学基础理论。

数据清洗

数据清洗是数据预处理的重要步骤之一，旨在去除或修正数据集中的错误、不一致和缺失值。干净的数据集可以提高模型的准确性和稳定性。

处理缺失值

缺失值是数据集中常见的问题。处理缺失值的方法包括删除、填充和插值。

删除缺失值

如果数据集中缺失值的比例很小，可以直接删除这些记录。

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