Veri analizinde outlier (aykırı değer) tespit yöntemleri nelerdir?
Veri Analizinde Aykırı Değer Tespit Yöntemleri
Aykırı değerler, veri setlerinde normal dağılım dışındaki verilerdir. Bu değerlerin tespit edilmesi, analizin güvenilirliği açısından önemlidir. İşte bazı yaygın yöntemler:- Z-Score Yöntemi: Verinin standart sapmasını kullanarak, verinin ortalamadan ne kadar uzakta olduğunu belirler.
- Box Plot Yöntemi: Çeyrekler arası aralık kullanarak, alt ve üst sınırları belirler. Bu sınırların dışında kalan veriler aykırı kabul edilir.
- IQR (Interquartile Range) Yöntemi: 1. ve 3. çeyrek arasındaki mesafeyi kullanarak, 1. çeyrek - 1.5 * IQR ve 3. çeyrek + 1.5 * IQR dışındaki değerleri aykırı olarak işaretler.
- Yüzde Yöntemi: Belirli bir yüzdelik dilimde yer alan veriler dışında kalanları aykırı kabul eder.
- Makine Öğrenimi Yöntemleri: Algoritmalar (örneğin, DBSCAN, Isolation Forest) kullanarak aykırı değerleri belirleyebilir.
Cevap yazmak için lütfen
.
Aynı kategoriden
- Veri bilimi iş ilanlarında hangi beceriler aranır?
- Bulut veri ambarları: BigQuery, Redshift ve Snowflake farkları
- Jupyter Notebook nedir?
- Maliyet duyarlı öğrenme ve iş metriği ile model metriğini hizalama
- Veri bilimi projelerinde model doğruluğunu artırmak için hangi yöntemler ve teknikler en etkili sonuçları sağlar
- Model performansı nasıl ölçülür?
- Veri bilimi projelerinde model overfitting sorununu önlemek için hangi yöntemler ve teknikler en etkili şekilde uygulanabilir
- Veri bilimi projelerinde model overfitting problemini önlemek için hangi yöntemler kullanılır ve bu yöntemlerin avantajları nelerdir
- Model değerlendirme metrikleri: accuracy, precision, recall ve F1
- Yapay sinir ağlarının derin öğrenme sürecindeki rolü nedir?
- Veri bilimi projelerinde veri ön işleme adımlarının model doğruluğu üzerindeki etkileri nasıl analiz edilir?
- Veri sürümleme: DVC ve Git-LFS ile veri–model takibi
- İsim–adres gibi PII verilerini maskeleme ve sentetik veri üretimi
- Çapraz satır–zaman veri kümelerinde sızıntı riskleri ve korunma
- Veri mühendisliği hangi görevleri üstlenir?
- Lojistik regresyon nedir ve hangi durumlarda kullanılır?
- Etiket gürültüsü (label noise) ile baş etme stratejileri
- Veri ön işleme tekniklerinin makine öğrenimi modellerinin doğruluk ve genelleme yeteneği üzerindeki etkileri nelerdir?
- Aykırı değer (outlier) tespiti için IQR ve Z-skoru nasıl kullanılır?
- Model dağıtımı: REST API, gRPC ve batch scoring seçenekleri
