مدل های رگرسیون سوپرvised قصد دارند نتایج مداوم را بر اساس ویژگی های ورودی پیش بینی کنند، با این حال، حضور خارج از خانه و داده های پر سر و صدا می تواند به طور قابل توجهی بر دقت و استحکام این مدل ها تأثیر بگذارد.

درک Outliers و Noisy Data

Outliers نقاط داده ای هستند که به طور قابل توجهی از مشاهدات دیگر منحرف می شوند.اطلاعات نوری به خطاهای تصادفی یا نوسانات داده هایی اشاره می کنند که الگوهای واقعی را مبهم می کنند.هر دو می توانند فرآیند آموزش را مختل کنند و منجر به بیش از حد یا کمتر شدن شوند.

تکنیک های مدیریت Outliers

چندین روش می تواند تاثیر برون گرایان را در تجزیه و تحلیل رگرسیون کاهش دهد:

  • Regressionion: [FLT 1] از الگوریتم هایی مانند RANSAC یا Her استفاده می کند که نفوذ برون گرایان را کاهش می دهد.
  • تحول داده: اعمال تغییرات مانند log یا ریشه مربع می تواند اثرات غیر قابل انکار را کاهش دهد.
  • حذف: شناسایی و حذف برونشرها بر اساس آزمون های آماری یا تجسم.

مدیریت داده های Noisy

مدیریت داده های پر سر و صدا شامل تکنیک هایی است که انعطاف پذیری مدل را بهبود می بخشد:

  • [FLT 1] استفاده از روش های مانند میانگین متحرک یا هسته صاف برای کاهش نوسانات.
  • [[۱] [۱۰] [۱] [۱۰] [۱] [۱]] [۱]] [۱] [۱]] [۱] [۱]] [۱]] [۱] [۱]] [۱]] [۱]] [۱] [۱]] [۱]] [۱] [۱]] [۱] [۱] [۱] [۱]] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱]] [۱] [۱]]]] [۱] [۱] [۱] [۱]] [۱]]]]]]]]]]] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱]]] [۱] [۱]]] [۱] [۱
  • تمیز کردن داده ها ، شناسایی و اصلاح یا حذف نقاط داده اشتباه.

انتخاب مدل و ارزیابی

انتخاب مدل هایی که به طور ذاتی قوی به خارج از صدا و صدا هستند، معیارهای ارزیابی مانند خطای مطلق (MAE) و R-squared می توانند به ارزیابی عملکرد مدل در محیط های پر سر و صدا کمک کنند.