Как учитывать аномальные данные при обработке массивов числовых значений?

Для учёта аномальных данных при обработке массивов числовых значений можно использовать следующие методы:

• Визуализация. 2 Графики, такие как гистограммы и диаграммы размаха, помогают увидеть, какие значения значительно отклоняются от остальных. 2
• Удаление по порогу. 2 Устанавливают логические границы для данных и удаляют значения, которые их превышают. 2 Например, если есть данные о возрасте, и известно, что не должно быть людей старше 120 лет, удаляют такие значения. 2
• Замена выбросов. 2 Если выбросы обнаружены, их заменяют на медиану или другое приемлемое значение, чтобы сохранить общее распределение данных. 2
• Изменение значений. 4 Если причина выбросов известна, то иногда можно изменить неправильные значения. 4 Например, в случае с ошибками, возникшими из-за дефектов или поломок средства измерения, проводят повторные замеры и заменяют ошибочные данные актуальными. 4

Для выявления аномалий также используют алгоритмы машинного обучения, например, кластеризации (K-means и DBSCAN), которые способны выявлять группы похожих объектов. 1

Важно помнить, что сами по себе статистические тесты не могут дать достоверный ответ на вопрос, следует ли отбрасывать или корректировать обнаруженные выбросы. 4 Такое решение нужно принимать, опираясь на знание предметной области и особенностей процесса сбора данных. 4