Выброс — различия между версиями
Fest (обсуждение | вклад) (Новая страница: «==Выброс== '''Выбросы'''(англ. outliers) - такая часть во входных данных, которая сильно выделяетс…») |
Fest (обсуждение | вклад) м (→Выброс) |
||
| Строка 1: | Строка 1: | ||
==Выброс== | ==Выброс== | ||
| − | ''' | + | '''Выброс'''(англ. outliers) - такая часть во входных данных, которая сильно выделяется из общей выборки. Многие алгоритмы машинного обучения чувствительны к разбросу и распределению значений атрибутов во входных данных. 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== | ==Методы борьбы с выбросами== | ||
Версия 02:01, 29 ноября 2018
Выброс
Выброс(англ. outliers) - такая часть во входных данных, которая сильно выделяется из общей выборки. Многие алгоритмы машинного обучения чувствительны к разбросу и распределению значений атрибутов во входных данных. 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.
