Изменения
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 это экстремальные значения во входных данных, которая сильно выделяется из общей выборкикоторые находятся далеко за пределами других наблюдений. Простой бытовой пример: все предметы на кухне имеют температуру около 22-25 грудусов, а духовка 220. Многие алгоритмы машинного обучения чувствительны к разбросу и распределению значений признаков обрабатываемых объектов. 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.
===Виды выбросов===
Выбросы могут быть двух видов: одномерные и многомерные. Одномерные выбросы можно найти при рассмотрении распределения значений объектов в одномерном пространстве. Многомерные выбросы можно найти в <tex>n</tex>-мерном пространстве (из <tex>n</tex> объектов). Рассмотрение распределений в <tex>n</tex>-мерных пространствах может быть очень сложным для человеческого мозга, поэтому необходимо обучить модель, чтобы сделать это.
