ЯсноПонятно24

Использование регуляризации: добавление штрафа за большие веса модели поможет снизить влияние выбросов на предсказания.

Применение робастных методов оценки: использование методов, которые устойчивы к выбросам, например, медиана вместо среднего или квантили вместо дисперсии.

Использование алгоритмов машинного обучения, которые устойчивы к выбросам, например, метод опорных векторов или случайный лес.

Применение техник обработки данных, таких как удаление выбросов, замена выбросов на медианные значения или использование методов детекции аномалий.

Использование ансамблевых методов, которые комбинируют несколько моделей для улучшения устойчивости к выбросам.

Проведение кросс-валидации с использованием стратификации, чтобы убедиться, что выбросы равномерно распределены в обучающем и тестовом наборах данных.