Изменения

Перейти к: навигация, поиск

Выброс

33 байта убрано, 18:36, 24 января 2019
Нет описания правки
[[Файл:Outlier_boxplot.png|upright=1.0|thumb|Рис 1.График boxplot населения регионов России в 1990 году, где можно заметить 5 выбросов]]
'''Выброс'''(англ. ''outlier'') — небольшая доля объектов во входных данных, которая сильно выделяется из общей выборки. Многие алгоритмы машинного обучения чувствительны к разбросу и распределению значений атрибутов во входных данных. Соответственно 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, к 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.
{|align="right"
|-valign="top"
|[[Файл:Outlier_boxplot.png|200px|thumb|Рис 1. График boxplot населения регионов России в 1990 году, где можно заметить 5 выбросов]]
|}
===Виды выбросов===
Выбросы могут быть двух видов: одномерные и многомерные. Одномерные выбросы можно найти при рассмотрении распределения значений объектов в одном пространстве. Многомерные выбросы можно найти в n-мерном пространстве (из n-объектов). Рассмотрение распределений в n-мерных пространствах может быть очень сложным для человеческого мозга, поэтому необходимо обучить модель, чтобы сделать это.
115
правок

Навигация