Выброс — различия между версиями
Fest (обсуждение | вклад) (Новая страница: «==Выброс== '''Выбросы'''(англ. outliers) - такая часть во входных данных, которая сильно выделяетс…») |
(нет различий)
|
Версия 01:52, 29 ноября 2018
Выброс
Выбросы(англ. outliers) - такая часть во входных данных, которая сильно выделяется из общей выборки. Многие алгоритмы машинного обучения чувствительны к разбросу и распределению. Выбросы во входных данных могут исказить и ввести в заблуждение процесс обучения алгоритмов машинного обучения, что приводит к увеличению времени обучения, снижению точности моделей и, в конечном итоге, снижению результатов. Даже до подготовки предсказательных моделей на основе обучающих данных выбросы могут приводить к ошибочным представлениям и в дальнейшем к ошибочной интерпретации собранных данных.