数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。所以机器学习的大部分时间都是在处理数据的过程中，掌握好特征工程的思路和方法，有更高的概率能获得高质量数据。

异常值可能是在数据采集、数据记录、数据提取等步骤中产生的，异常值的出现会对模型学习进行干扰，所以需要进行特殊处理。而在实际的生产环境中的异常值更是五花八门。