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.
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
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
