La detección de valores atípicos, en su sentido más básico, es el proceso de identificar puntos de datos, eventos u observaciones que se desvían significativamente del resto de un conjunto de datos. Se utiliza comúnmente en informática y otros campos relacionados como método para ayudar a identificar patrones o comportamientos inusuales que de otro modo podrían pasar desapercibidos. La detección de valores atípicos es una parte integral de la minería de datos y el aprendizaje automático debido a su capacidad para ayudar a identificar anomalías, errores o puntos de datos desconocidos.
La detección de valores atípicos utiliza una variedad de métodos, incluidos métodos estadísticos, como métodos de agrupamiento y basados en distancia, y métodos basados en distancia. Los métodos estadísticos intentan identificar puntos de datos que están significativamente lejos del punto promedio en un conjunto de datos. Los métodos de agrupamiento intentan agrupar puntos similares, mientras que los métodos basados en la distancia identifican puntos que están demasiado lejos de la mayoría de los demás puntos del conjunto de datos.
Los valores atípicos pueden ser positivos o negativos, lo que significa que pueden ser valores sobreestimados o subestimados. Los valores de sobreestimación se consideran falsos positivos, mientras que los de subestimación se denominan falsos negativos. Los valores atípicos pueden deberse a una variedad de problemas, como entrada de datos incorrecta, corrupción de datos, errores humanos o errores de muestreo aleatorio.
Es importante identificar correctamente los valores atípicos en los conjuntos de datos, ya que potencialmente pueden tener un gran impacto en los resultados si no se encuentran y no se contabilizan. Tener falsos positivos o falsos negativos puede generar resultados incorrectos o patrones irregulares, lo que puede llevar a decisiones incorrectas. Como tal, los métodos de detección de valores atípicos permiten identificar y tratar valores atípicos dentro de conjuntos de datos. La detección de valores atípicos es un paso eficaz e importante en la etapa de preprocesamiento de datos, ya que ayuda a identificar adecuadamente posibles problemas con el conjunto de datos.
