Выброс

Материал из Викиконспекты
Версия от 03:53, 29 ноября 2018; Fest (обсуждение | вклад) (Методы обнаружения выбросов)
Перейти к: навигация, поиск

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.

Причины возникновения выбросов

  • Сбой работы оборудования
  • Человеческий фактор
  • Случайность
  • Уникальные явления
  • и др.

Методы обнаружения и борьбы с выбросами

Методы обнаружения выбросов

  1. Экстремальный анализ данных(англ. extreme value analysis). При таком анализе не применяются какие-либо специальные статистические методы. Обычно этот метод применим для одномерного случая. Алгоритм использования таков:
    • Визуализировать данные, используя диаграммы, гистограммы и _, для нахождения экстремальных значений.
    • Задействовать распределение, например Гауссовское, и найти значения, чье стандартное отклонение отличается в 2-3 раза от математического ожидания или в полтора раза от первой либо третьей квартилей.
    • Отфильтровать предполагаемые выбросы из обучающей выборки и оценить работу модели.
  2. Апроксимирующий метод (англ. proximity method). Чуть более сложный метод, заключающийся в применении кластеризующих методов.
    • Использовать метод кластеризации для определения кластеров для данных.
    • Идентифицировать и отметить центроиды каждого кластера.
    • Соотнести кластеры с экземплярами данных, находящимися на фиксированном расстоянии или на процентном удалении от центроиды соответствующего кластера.
    • Отфильтровать предполагаемые выбросы из обучающей выборки и оценить работу модели.
  3. Проецирующие методы (англ. projections methods). Эти методы довольно быстро и просто определяют выбросы в выборке.
    • Использовать один из проецирующих методов, например метод главных компонент (англ. principal component analysis, PCA) или самоорганизующиеся карты Кохонена(англ. self-organizing map, SOM) или проекцию Саммона(англ. Sammon mapping, Sammon projection), для суммирования обучающих данных в двух измерениях.
    • Визуализировать отображение
    • Использовать критерий близости от проецируемых значений или от вектора таблицы кодирования (англ. codebook vector) для идентифицирования выбросов.
    • Отфильтровать предполагаемые выбросы из обучающей выборки и оценить работу модели.

Алгоритмы борьбы с выбросами

  1. Локально взвешенное сглаживание(англ. LOcally WEighted Scatter plot Smoothing, LOWESS)

См.также

Примечания