Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

Как сделать модель более устойчивой к выбросам?

Здесь можно подойти с двух сторон: преобразовать данные или особым образом построить модель.

Выбросы обычно определяются по отношению к распределению данных. Их можно удалить на этапе предварительной обработки, используя статистические методы. Самый простой подход — считать аномальными значения, которые находятся слишком далеко от среднего выборки. Иногда может помочь преобразование данных (например, логарифмическое преобразование).

Ещё один способ уменьшения влияния выбросов — использование средней абсолютной ошибки вместо среднеквадратичной ошибки. Что касается моделей, то устойчивыми к выбросам можно считать деревья решений.

#машинное_обучение
#статистика

www.tg-me.com/tw/Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований/com.ds_interview_lib/762

1.5K viewsDec 31, 2024 at 18:30

Как сделать модель более устойчивой к выбросам?

Здесь можно подойти с двух сторон: преобразовать данные или особым образом построить модель.

Выбросы обычно определяются по отношению к распределению данных. Их можно удалить на этапе предварительной обработки, используя статистические методы. Самый простой подход — считать аномальными значения, которые находятся слишком далеко от среднего выборки. Иногда может помочь преобразование данных (например, логарифмическое преобразование).

Ещё один способ уменьшения влияния выбросов — использование средней абсолютной ошибки вместо среднеквадратичной ошибки. Что касается моделей, то устойчивыми к выбросам можно считать деревья решений.

#машинное_обучение
#статистика

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований