Odlehlá hodnota (Outlier) je datový bod, který se výrazně liší od ostatních pozorování v datové sadě. Může jít o chybu měření, chybu při zadávání dat, nebo o vzácný, ale reálný extrém (např. plat miliardáře v průzkumu mezd).

Práce s těmito hodnotami je klíčová, protože mnoho algoritmů strojového učení je na ně extrémně citlivých.

Než začneme hodnoty odstraňovat, musíme je identifikovat. Existují k tomu grafické i statistické metody:

• Boxplot (Krabicový graf): Nejjednodušší nástroj. Body zobrazené vně „vousů“ (whiskers) jsou považovány za kandidáty na odlehlé hodnoty.
• Scatter plot (Bodový graf): Pomáhá vidět body, které nezapadají do trendu mezi dvěma proměnnými.

• Z-Score (Z-skóre): Určuje, o kolik směrodatných odchylek je bod vzdálen od průměru. Pravidlem bývá, že body s $|Z| > 3$ jsou odlehlé.
• Interquartile Range (IQR): Rozdíl mezi 3. kvartilem ($Q3$) a 1. kvartilem ($Q1$).
  • Spodní hranice = $Q1 - 1.5 \cdot IQR$
  • Horní hranice = $Q3 + 1.5 \cdot IQR$

Jakmile odlehlé hodnoty najdeme, máme čtyři hlavní možnosti, jak s nimi naložit:

Pokud víme, že jde o chybu (např. věk 200 let), záznam jednoduše vymažeme.

• Riziko: Můžeme ztratit důležité informace, pokud je dat málo.

Použití matematických funkcí, které „přitáhnou“ extrémní hodnoty blíže ke středu.

• Logaritmická transformace ($log(x)$): Velmi účinná u dat s kladným sešikmením (např. příjmy).
• Odmocnina ($\sqrt{x}$): Jemnější forma redukce rozptylu.

Nahrazení odlehlé hodnoty mediánem nebo průměrem celé sady.

• Winsorizace: Extrémní hodnoty se nesmažou, ale „zastropují“ na určitém percentilu (např. vše nad 95. percentilem bude mít hodnotu 95. percentilu).

Někdy jsou odlehlé hodnoty to nejdůležitější (např. detekce podvodů). V takovém případě zvolíme algoritmy, které s nimi umí pracovat:

• Rozhodovací stromy / Random Forest: Jsou velmi odolné vůči outlierům.
• Robustní regrese: Místo MSE minimalizuje metriku méně citlivou na extrémy (např. MAE).

import pandas as pd
 
# Výpočet mezikvartilového rozpětí
Q1 = df['sloupec'].quantile(0.25)
Q3 = df['sloupec'].quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
 
# Definice hranic
lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR
upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR
 
# Filtrování outlierů
df_clean = df[(df['sloupec'] >= lower_bound) & (df['sloupec'] <= upper_bound)]

Související články:

• Standardizace a normalizace
• Základy čištění dat
• Regresní analýza

Tagy: ml statistics outliers data_cleaning preprocessing