Выбросы — различия между версиями
Fest (обсуждение | вклад) (Новая страница: «==Выбросы== '''Выбросы'''(англ. outliers)---такая часть во входных данных, которая выделяется из о…») |
(→Выбросы) |
||
| Строка 1: | Строка 1: | ||
==Выбросы== | ==Выбросы== | ||
| − | '''Выбросы'''(англ. outliers)---такая часть во входных данных, которая выделяется из общей выборки. Многие | + | '''Выбросы'''(англ. outliers) --- такая часть во входных данных, которая сильно выделяется из общей выборки. Многие 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== | ||
==Примечания== | ==Примечания== | ||
# https://machinelearningmastery.com/how-to-identify-outliers-in-your-data/ | # https://machinelearningmastery.com/how-to-identify-outliers-in-your-data/ | ||
Версия 00:42, 29 ноября 2018
Выбросы
Выбросы(англ. outliers) --- такая часть во входных данных, которая сильно выделяется из общей выборки. Многие 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.
