外れ値

機械学習に関する用語

AI用語『外れ値』とは?

-外れ値とは- 外れ値とは、データセット内で極端に他のデータポイントから逸脱した値のことです。これらは、通常、ノイズ、測定誤差、または異常なイベントの結果として生じます。外れ値は、データの分析やモデリングを行う際に問題を引き起こす可能性があります。 外れ値を処理するには、いくつかの方法があります。削除は、極端な外れ値を完全に取り除く最も単純な方法です。ただし、これによりデータが不完全になる可能性があります。置換は、外れ値を最も近いデータポイントに置き換える別のオプションです。この方法は、外れ値の影響を軽減しますが、データの正確性を損なう可能性があります。修正は、外れ値の値を調整して、他のデータポイントに近づける方法です。この方法は、データの完全性を維持しながら、外れ値の影響を減らすのに役立ちます。
機械学習に関する用語

AI用語「正規化」とは?データの範囲を0〜1に変換するスケーリング手法

-正規化とは?- 正規化とは、データの範囲を0から1に変更するためのスケーリング手法です。異なるスケールのデータがあるデータセットを扱う場合に、正規化によってデータの値を均一化し、モデルの学習や予測を容易にします。正規化により、異なる特徴量が持つデータセットの各特徴量が同等の重要性を持つように調整されます。 正規化は、最小値と最大値の差でデータの値を割り算することで行われます。これにより、すべての値が0から1の範囲内に収まるようになります。このスケーリング処理により、モデルは特徴量間のスケールの違いの影響を受けにくくなり、より正確な予測が可能になります。ただし、正規化は離散値やカテゴリ値には適用できません。
機械学習に関する用語

群平均法:外れ値に強いクラスタリング手法

群平均法は、クラスタリングにおける手法の1つです。群平均法では、各クラスタ内のデータの平均値を計算します。そして、異なるクラスタ間の距離は、各クラスタの平均値間の距離として定義されます。この距離に基づいて、最も距離が近い2つのクラスタを、1つの大きなクラスタに統合していきます。このプロセスが、すべてのデータが1つのクラスタに統合されるまで繰り返されます。