Обнаружение выбросов, в самом простом смысле, — это процесс выявления точек данных, событий или наблюдений, которые значительно отличаются от остальной части набора данных. Он обычно используется в информатике и других смежных областях как метод, помогающий выявить необычные закономерности или поведение, которые в противном случае могли бы остаться незамеченными. Обнаружение выбросов является неотъемлемой частью интеллектуального анализа данных и машинного обучения, поскольку оно помогает выявлять аномалии, ошибки или неизвестные точки данных.
Для обнаружения выбросов используются различные методы, включая статистические методы, такие как кластеризация и методы на основе расстояния, а также методы на основе расстояния. Статистические методы пытаются идентифицировать точки данных, которые значительно далеки от средней точки в наборе данных. Методы кластеризации пытаются сгруппировать похожие точки вместе, тогда как методы, основанные на расстоянии, идентифицируют точки, которые находятся слишком далеко от большинства других точек в наборе данных.
Выбросы могут быть как положительными, так и отрицательными, то есть они могут представлять собой как завышенные, так и заниженные значения. Значения завышения считаются ложноположительными, а заниженные — ложноотрицательными. Выбросы могут быть вызваны различными причинами, такими как неправильный ввод данных, повреждение данных, человеческие ошибки или ошибки случайной выборки.
Важно правильно идентифицировать выбросы в наборах данных, поскольку они потенциально могут оказать большое влияние на результаты, если не будут обнаружены и учтены. Наличие ложноположительных или ложноотрицательных результатов может привести к получению неправильных результатов или неправильных закономерностей, что может привести к неправильным решениям. Таким образом, методы обнаружения выбросов позволяют выявлять выбросы в наборах данных и обрабатывать их. Обнаружение выбросов — это эффективный и важный шаг на этапе предварительной обработки данных, поскольку он помогает правильно выявить возможные проблемы с набором данных.
