在信用评分模型中，异常情况和离群值可能会影响模型的准确性和稳定性。因此，管理者需要采取一些措施来处理这些异常情况和离群值，以提高模型的预测能力和稳定性。
异常值处理：
离群值处理：
实际案例：以信用评分模型为例，如果在建模过程中出现了异常值或离群值，可以先通过可视化和统计方法识别这些异常值，然后根据业务背景和模型要求选择合适的处理方法。例如，针对个人信用评分模型中的收入异常值，可以采用截尾或变换等方法进行处理，以确保模型的准确性和稳定性。
综上所述，管理者在处理信用评分模型中的异常情况和离群值时，应结合具体情况采取合适的处理方法，以确保模型的准确性和稳定性。