为什么异常值会导致额外课程的决策发生逆转？
决策规则基于将班级平均分与固定阈值进行比较。异常值人为地将平均值抬高到阈值以上，阻止班级获得帮助。移除异常值会降低平均值至阈值以下，从而触发开设额外课程的决定。
适用条件
- 决策规则是：只有当平均分低于 35 时才开设额外课程。
- 数据集包含异常值。
- 阈值固定在 35。
理解与推导
- 计算包含异常值的平均值并与 35 进行比较。
- 计算不包含异常值的平均值并与 35 进行比较。
- 观察异常值的存在如何改变相对于阈值的不等式。
- 得出异常值逆转了下游决策的结论。
例子
包含异常值 100 时，平均值为 36，大于 35，因此不安排额外课程。将 100 替换为 20 后，平均值为 20，小于 35，因此有理由开设额外课程。
容易误解的地方
- 假设异常值只影响描述性统计而不影响实际决策。
- 认为在小样本中单个极端值是无害的。
观看对应讲解
YouTube异常值在印地语中的讲解｜机器学习课程
4:45 – 5:00原站看这一段 ↗
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