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Python中关于异常值检测的方法有以下几种：
极值检测（Outlier Detection）：通过计算数据的均值、方差等统计量，然后根据一定的阈值判断数据是否为异常值。常用的方法包括Z-Score方法、3-Sigma方法等。
箱线图（Boxplot）：通过绘制箱线图来观察数据的分布情况，箱线图中的异常值被定义为在1.5倍的四分位距之外的数据点。
孤立森林（Isolation Forest）：基于数据点的孤立程度来检测异常值，通过构建一个随机森林，然后计算数据点在决策树中的路径长度，路径长度越短的数据点越可能是异常值。
高斯混合模型（Gaussian Mixture Model）：将数据分解为多个高斯分布的混合，然后根据每个数据点在各个高斯分布中的概率来判断是否为异常值。
神经网络（Neural Networks）：通过训练神经网络来学习数据的模式，并根据数据点在网络中的重构误差来判断是否为异常值。
这些方法可以单独使用，也可以组合使用，具体选择哪种方法取决于数据的特点和业务需求。
