¿Qué hacer si los datos de Machine Learning contienen valores atípicos y anomalías?
Cuando se trabaja con el aprendizaje automático, encontrar valores atípicos y anomalías en el conjunto de datos es más común de lo que se piensa. Estos puntos de datos inusuales pueden sesgar el análisis y dar lugar a modelos inexactos si no se manejan correctamente. Pero no temas, ya que hay varias estrategias que puedes emplear para mitigar su impacto. La clave es comprender la naturaleza de estos valores atípicos y anomalías y, a continuación, elegir el método adecuado para abordarlos. Tanto si eres un científico de datos experimentado como si acabas de empezar en el campo del aprendizaje automático, saber cómo lidiar con estos molestos puntos de datos es una habilidad esencial.