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== Définition ==
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Méthode de détection et de classification utilisée pour identifier les observations qui s’écartent significativement des autres observations.


== Français ==
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'''identification des données aberrantes'''


== Anglais ==
'''détection des anomalies'''  
''' Outlier Detection'''


Outlier Detection refers to the method of identification and classification used to identify observations that are distinctly different or far from others. A popular method to clean a data set, outlier detection allows for defined outliers to inform classification of new observations as anomalies. Outliers are defined between two categories: univariate and multivariate. Univariate outliers are found in distributions in a single feature space, whereas multivariate outliers are found in n-dimensional spaces. Furthermore, outliers are also defined by their environment. Outliers that lay far away from the rest of the data are called "point outliers." Alternatively, "contextual outliers" are found within the data, often appearing as noise. There are a multitude of factors that can contribute to the appearance of an outlier, however those that are not the product of an error are called "novelties."
''' détection des points aberrants'''


''' détection d’anomalies'''


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'''identification des points aberrants''' 


== Anglais ==
''' outlier detection'''


==Sources==
[https://deepai.org/machine-learning-glossary-and-terms/outlier-detection  Source : DeepAI.org ]
[https://deepai.org/machine-learning-glossary-and-terms/outlier-detection  Source : DeepAI.org ]


[[Catégorie:DeepAI.org]]
[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
 
 
[[Catégorie:vocabulary]]

Dernière version du 31 janvier 2024 à 10:02

Définition

Méthode de détection et de classification utilisée pour identifier les observations qui s’écartent significativement des autres observations.

Français

identification des données aberrantes

détection des anomalies

détection des points aberrants

détection d’anomalies

identification des points aberrants

Anglais

outlier detection

Sources

Source : DeepAI.org

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Contributeurs: Imane Meziani, wiki, Sihem Kouache