« Donnée aberrante » : différence entre les versions


m (Remplacement de texte — « <!-- Vocabulaire --> » par «  »)
Aucun résumé des modifications
Ligne 1 : Ligne 1 :
== en construction ==  
== en construction ==  
<!-- Coulombe -->
[[Category:Apprentissage profond]]
[[Catégorie:Science des données]]


== Définition ==
== Définition ==
 
En statistique, une donnée aberrante (ou horsain, en anglais outlier) est une valeur ou une observation qui est « distante » des autres observations effectuées sur le même phénomène, c'est-à-dire qu'elle contraste grandement avec les valeurs « normalement » mesurées1,2. Une donnée aberrante peut être due à la variabilité inhérente au phénomène observé ou bien elle peut aussi indiquer une erreur expérimentale. Les dernières sont parfois exclues de la série de données3.


== Français ==
== Français ==
'''donnée aberrante'''
'''donnée aberrante'''




== Anglais ==
== Anglais ==
'''outlier'''
'''outlier'''
“Extreme values that might be errors in measurement and recording, or might be accurate reports of rare events.”[downey] See also overfitting




<small>
<small>
[https://fr.wikipedia.org/wiki/Donn%C3%A9e_aberrante  Source : Wikipedia ]


[http://www.datascienceglossary.org  Source : Datascience glossary]
[http://www.datascienceglossary.org  Source : Datascience glossary]
[[Category:Apprentissage profond]]
[[Catégorie:Science des données]]
[[Catégorie:vocabulary]]
[[Catégorie:vocabulaire]]
[[Catégorie:Sihem]]

Version du 5 janvier 2021 à 22:06

en construction

Définition

En statistique, une donnée aberrante (ou horsain, en anglais outlier) est une valeur ou une observation qui est « distante » des autres observations effectuées sur le même phénomène, c'est-à-dire qu'elle contraste grandement avec les valeurs « normalement » mesurées1,2. Une donnée aberrante peut être due à la variabilité inhérente au phénomène observé ou bien elle peut aussi indiquer une erreur expérimentale. Les dernières sont parfois exclues de la série de données3.

Français

donnée aberrante


Anglais

outlier


Source : Wikipedia

Source : Datascience glossary

Contributeurs: Imane Meziani, wiki, Sihem Kouache