Aykırı değerler nasıl bulunur?
Aykırı Değerlerin Bulunması
Aykırı değerler, veri setlerinde normal dağılımın dışında kalan değerlere denir. Bu değerler, çeşitli yöntemlerle tespit edilebilir.Yöntemler
- İstatistiksel Yöntemler: Z-skoru veya IQR (Interquartile Range) kullanılarak hesaplama yapılabilir. Z-skoru, ortalamadan ne kadar uzak olduğunu gösterir.
- Görselleştirme: Box plot ve scatter plot gibi grafiklerle verinin dağılımı incelenerek aykırı değerler belirlenebilir.
- Model Tabanlı Yöntemler: Makine öğrenimi algoritmaları kullanarak veri noktalarının anomali olup olmadığı tespit edilebilir.
Uygulama Adımları
- Veri setini analiz edin.
- Seçilen yöntemi uygulayın.
- Aykırı değerleri belirleyin.
- İhtiyaca göre aykırı değerlerle ilgili karar verin (örneğin, çıkarmak, düzeltmek).
Cevap yazmak için lütfen
.
Aynı kategoriden
- Veri bilimi projelerinde model overfitting problemini önlemek için hangi yöntemler kullanılır ve bu yöntemlerin avantajları nelerdir
- Veri biliminde outlier detection yöntemleri nelerdir?
- Anormal veri (outlier) nasıl tespit edilir?
- Veri standardizasyonu nasıl yapılır?
- Veri bilimi projelerinde denetimli ve denetimsiz öğrenme yöntemlerinin hangisi hangi durumlarda daha avantajlıdır ve neden?
- Veri bilimi projelerinde overfitting probleminin ortaya çıkma nedenleri ve bu sorunu önlemek için kullanılan yöntemler nelerdir?
- Boyut indirgeme: PCA, t-SNE ve UMAP ne zaman tercih edilir?
- Veri analizinde kullanılan varyans nedir ve nasıl hesaplanır?
- Futbolcuların performanslarını optimize etmek için hangi veri analiz yöntemleri kullanılır?
- Veri ön işleme adımlarının model doğruluğu üzerindeki etkileri nasıl analiz edilir ve hangi teknikler daha etkilidir?
- SQL veri analizi için nasıl kullanılır?
- Veri ön işleme aşamasında eksik verilerin farklı yöntemlerle tamamlanmasının model performansına etkileri nelerdir?
- Veri monolitinden veri mesh’e geçiş: domain odaklı sahiplik
- Veri bilimi projelerinde veri ön işleme aşamasının model başarısı üzerindeki etkileri nelerdir
- Veri çekme performansı: paralel okuma ve sütunlu formatlar (Parquet)
- Örnekleme stratejileri: rastgele, tabakalı ve zaman tabanlı örnekleme
- Zaman serisinde durağanlık testi: ADF ve KPSS nasıl yapılır?
- Sınıf dengesizliği (imbalanced) ile baş etme: class weight, SMOTE, focal loss
- Veri ön işleme teknikleri, makine öğrenmesi modellerinin doğruluğunu nasıl etkiler ve hangi yöntemler en etkili sonuçları sağlar?
- Model kaydı ve yaşam döngüsü yönetimi nasıl yapılır?
