Comment Identifier et Traiter les Valeurs Aberrantes (Outliers) - Guide Pratique Avec Python

Cette vidéo du jour 25 du challenge #100JourDeML vous présente des astuces et des techniques pour identifier et traiter les valeurs aberrantes, également appelées outliers, dans vos données. Vous découvrirez comment ces valeurs peuvent fausser vos analyses et comment les gérer efficacement pour des résultats fiables. Avec des méthodes simples et pratiques, vous serez en mesure de nettoyer vos données et d'obtenir des informations précises pour vos projets d'analyse de données avancée.


00:00 Qu'est ce qu'un Outlier?
01:09 Qu'est-ce qu'une valeur extrême ?
02:19 Débuter en Python
02:130 Détection des Anomalies
03:39 Identification grâce au Boxplot
05:08 Identification grâce à l'IQR
07:06 Identification grâce au Z-score
08:39 Détection Outlier Multivarié
09:32 Identification grâce à l'Isolation Forest
10:59 Résumé
11:27 Solutions pour traiter les données erronées
12:22 Solutions pour traiter les valeurs extrêmes
14:09 Conclusion et abonnez-vous :)



Lien vers les vidéos du challenge:    • Présentation du Challenge 100JoursDeM...  



Lien vers le notebook: https://github.com/LeCoinStat/100Jour...



#100JoursDeML #LeCoinStat #datascience #machinelearning



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