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
- Yapay zekada önyargı (bias) nedir?
- Etiket gürültüsü (label noise) ile baş etme stratejileri
- Veri artırma (augmentation) teknikleri: görüntü ve metin için örnekler
- Görüntüde nesne tespiti: YOLO–Faster R-CNN farkları
- Veri etiği nedir?
- Lojistik regresyon nedir ve hangi durumlarda kullanılır?
- PyTorch nedir?
- Trend analizi nasıl yapılır?
- Çok sınıflı sınıflandırmada macro–micro–weighted F1 farkları
- Örnek dengesizliğinde kalibrasyon: Platt scaling ve isotonic regression
- Veri biliminde denetimli ve denetimsiz öğrenme yöntemlerinin avantajları ve sınırlamaları nelerdir?
- R programlama dili nedir?
- Aktivasyon fonksiyonu nedir?
- Matplotlib ne işe yarar?
- ROC–AUC ve PR–AUC neyi ölçer, hangi durumda hangisi daha anlamlıdır?
- Graf verisi ve ağ analizi: merkeziyet ölçüleri ve topluluk algılama
- Yapay zeka etik sorunları nelerdir?
- Model değerlendirme nasıl yapılır?
- Canlı sistemde model geribildirim döngüsü ve yeniden eğitim planı
- Anonimleştirme nedir?
