樓主如果是使用supervised learning，資料不用排除，除非是資料蒐集錯誤，只要是真實資料，都 應該留著。
如果樓主是用Neuron network supervised learning 就算是突發狀況，只要這些突發狀況資料量不要太大，都不會影響深度學習。樓主不需要擔心。
如果貿然刪除任何資料，人為的保留，反而容易造成overfitting。
比方學一個簡單函數，研究顯示加一點error，反而會更好學。
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Outlier 發生原因很多：
要找出Outlier有很多種：
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