在数据预处理中，异常值（outlier）是指与其他数据明显不同的数据点，它们可能是由于测量误差、数据录入错误、样本选取错误或者随机事件等原因导致的。异常值可能会对数据分析和建模产生负面影响，因此需要对其进行检测和处理。

以下是一些常用的异常值检测方法：

1. 箱线图（Boxplot）：箱线图是一种常用的异常值检测方法，它通过绘制数据的四分位数和箱线来表示数据分布情况，然后根据箱线上下限之外的数据点来识别异常值。
2. Z-score检测：Z-score检测是一种基于标准差的异常值检测方法，它通过计算数据点与平均值之间的差异，并除以标准差来判断数据点是否为异常值。
3. DBSCAN聚类算法：DBSCAN是一种基于密度的聚类算法，它可以自动识别数据集中的异常值，并将其排除在聚类之外。
4. 孤立森林（Isolation Forest）：孤立森林是一种基于随机森林的异常值检测方法，它通过构建随机森林来识别数据集中的异常值。

LOF算法：LOF（Local Outlier Factor）算法是一种基于密度的异常值检测方法，它通过计算每个数据点周围的密度来判断数据点是否为异常值。

总之，在数据预处理中，异常值检测是一个重要的步骤，可以帮助我们识别数据集中的异常值，并对其进行处理或排除，从而提高数据的质量和可信度。需要根据数据的特点和需求，选择合适的异常值检测方法。