Какие методы используются для фильтрации ошибочных данных?

Некоторые методы, которые используются для фильтрации ошибочных данных:

• Удаление дубликатов. sky.pro Повторяющиеся записи могут исказить результаты анализа. sky.pro
• Заполнение пропущенных значений. sky.pro Пропущенные значения можно заменить средними, медианными или модальными значениями. sky.pro
• Обработка выбросов. sky.pro Выбросы могут сильно повлиять на результаты анализа. sky.pro Для их выявления и обработки используют, например, межквартильный размах (IQR) или Z-оценку. sky.pro
• Стандартизация и нормализация. sky.pro Эти методы помогают привести данные к единому масштабу, что особенно важно для алгоритмов машинного обучения. sky.pro
• Изменение значений. loginom.ru Если известна причина выбросов, можно изменить неправильные значения. loginom.ru Например, в случае с ошибками, возникшими из-за дефектов или поломок средства измерения, можно провести повторные замеры и заменить ошибочные данные актуальными. loginom.ru
• Кластеризация. www.physicsforums.com Этот метод предполагает группировку точек данных на основе их сходства, а затем удаление выбросов внутри каждого кластера. www.physicsforums.com
• Статистические методы фильтрации. naukovedenie.ru Включают математические алгоритмы сглаживания (фильтр Калмана, метод наименьший квадратов, правило 3х сигм, медианный фильтр) и критерии для выявления выбросов данных (критерий Граббса, критерий Шовене, критерий Пирса, Q-тест Диксона). naukovedenie.ru