Какие методы машинного обучения можно использовать для замены выбросов в данных?

Некоторые методы машинного обучения, которые можно использовать для замены выбросов в данных:

• Интерполяция данных. yandex.ru Применяется, если это достаточно гладкие временные ряды, а выброс единичный. yandex.ru
• Замена медианой. yandex.ru loginom.ru Используется, если это не временные ряды, а выбросов очень много. yandex.ru
• Машинное обучение на ближайших соседях. yandex.ru Подходит, если размерность пространства признаков достаточно большая. yandex.ru
• Кластеризация DBSCAN. yandex.ru www.baeldung.com Это непараметрический метод обнаружения выбросов на основе плотности в одномерном или многомерном пространстве признаков. yandex.ru

Выбор метода зависит от характера данных. yandex.ru Например, если это достаточно гладкие временные ряды, а выброс единичный, то лучше применить интерполяцию данных. yandex.ru Если выбросов очень много и это не временные ряды, то подойдёт замена медианой. yandex.ru

Также для замены выбросов можно использовать граничное значение, выбранное экспертом, или среднее значение из наиболее вероятного интервала. loginom.ru