在信用评分模型的构建过程中，处理借款人数据中的异常值和缺失值是至关重要的。通过使用Python，提供了一系列方法来识别和处理数据中的异常值，包括使用统计方法和可视化工具。此外，缺失值的处理方法也被详细介绍，包括删除缺失值、插补和使用模型预测等策略。这些技术的应用能够有效提高信用评分模型的准确性和可靠性，从而为金融机构提供更为科学的决策依据。...