При выборе методов для сделать модель более устойчивой к выбросам, я использовал следующие подходы⁚
1. Использование моделей, находя цихся далеко за пределами диапазона.
При разработке модели я учитывал выбросы, которые могут серьезно искажать статистические показатели и предсказательные модели. Чтобы устранить выбросы, я выбрал модели, которые рассчитываются на основе данных, находящихся далеко за пределами стандартного отклонения.2. Использование методики включения избыточных атрибутов. Чтобы сделать модель более устойчивой к выбросам, я включил дополнительные атрибуты в модель. Это позволяет модели учесть больший диапазон значений и сделать более точные предсказания.3. Использование средней абсолютной разности. Я также использовал среднюю абсолютную разность, чтобы измерить разницу между значениями переменной и средним значением группы. Это позволяет выявить и учесть выбросы, которые могут значительно влиять на результаты модели.4. Использование методов регуляции. Для борьбы с выбросами я использовал методы регуляции, которые позволяют сгладить данные и сделать модель более устойчивой к выбросам. Например, я использовал регуляризацию или методику обрезки выбросов.5. Использование метрики, которая учитывает дисбаланс классов. Для учета дисбаланса классов в данных и предотвращения искажений в предсказаниях, я использовал метрики, которые учитывают долю каждого класса. Это помогло модели более точно предсказывать редкие и важные классы.6. Использование типа преобразования, названного в честь Чарльза П. Винзора.
Наконец, я применил тип преобразования, который называется в честь Чарльза П. Винзора. Этот способ позволяет сгладить выбросы и сделать модель более устойчивой к ним;
В результате применения всех этих методов, я смог сделать модель более устойчивой к выбросам и достичь более точных предсказаний. Это позволило мне получить более достоверные результаты в реальных задачах анализа данных и машинного обучения.