Выбросы

Материал из Викиконспекты
Перейти к: навигация, поиск

Выбросы[править]

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.

Методы борьбы с выбросами[править]

См.также[править]

Примечания[править]

  1. https://machinelearningmastery.com/how-to-identify-outliers-in-your-data/