为什么尽管平均分高于阈值，大多数学生仍然需要额外辅导？
算术平均值对异常值很敏感。单个极端分数会将总体平均值拉高至阈值以上，从而掩盖了大多数个人分数仍低于阈值并需要额外帮助的事实。
适用条件
- 决策规则完全依赖于班级平均分。
- 数据集包含显著的异常值。
- 阈值设定为 35。
理解与推导
- 计算包含异常值的班级平均值。
- 将平均值与阈值进行比较。
- 将个人分数与阈值进行对照。
- 识别大多数人的表现与基于平均值的决策之间的冲突。
例子
在样本 15、20、25、20、100 中，四名学生的分数低于 35。然而，平均值为 36，高于 35，导致得出不需要额外课程的错误结论。
容易误解的地方
- 假设如果班级平均分很高，大多数学生都表现得很好。
- 在基于平均值做出决策时，忽略个人数据点的分布。
观看对应讲解
YouTube异常值在印地语中的讲解｜机器学习课程
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