Обнаруживать и обрабатывать выбросы в данных важно, потому что они могут вносить существенные искажения в результаты анализа. sky.pro
Вот ещё несколько причин:
Ухудшение качества моделей машинного обучения. www.dmitrymakarov.ru Алгоритмы контролируемого обучения изучают шаблоны в наборе данных, и обучение с использованием зашумлённых наборов данных приводит к моделям с низкой способностью к прогнозированию. www.baeldung.com
Влияние на графические и статистические характеристики наборов данных. loginom.ru Например, несколько экстремальных выбросов в истории продаж способны серьёзно изменить средний чек, а построенный на этих данных график не будет отражать реального положения дел. loginom.ru
Получение объектов изучения с нормальным распределением. loginom.ru В некоторых случаях удаление выбросов способствует этому, что расширяет спектр инструментов для последующего анализа. loginom.ru
Примеры полезных ответов Поиска с Алисой на вопросы из разных сфер. Вопросы сгенерированы нейросетью YandexGPT для актуальных тем, которые определяются на базе обобщённых запросов к Поиску с Алисой.