Выбросы — различия между версиями

Материал из Викиконспекты
Перейти к: навигация, поиск
м
м (См.также)
Строка 5: Строка 5:
  
 
==См.также==
 
==См.также==
 +
[[Аномалия]]
 +
[[Переобучение]]
  
 
==Примечания==
 
==Примечания==
 
# https://machinelearningmastery.com/how-to-identify-outliers-in-your-data/
 
# https://machinelearningmastery.com/how-to-identify-outliers-in-your-data/

Версия 01:49, 29 ноября 2018

Выбросы

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

См.также

Аномалия Переобучение

Примечания

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