Для сделать модель более устойчивой к выбросам, можно использовать следующие способы: 1. Использование типа преобразования, названного в честь Чарльза П. Винзора. Этот метод называется усеченной или триммированной средней. Он заключается в том, чтобы удалить или преобразовать значения, находящиеся в хвостах распределения. Например, можно удалить или заменить все значения, которые находятся за границами 1-го и 99-го процентилей. Это позволяет устранить влияние выбросов на модель. 2. Использование моделей, находящихся далеко за пределами диапазона. Этот метод предполагает использование моделей, которые могут обрабатывать значения, находящиеся за пределами нормального диапазона. Например, вместо обычной линейной регрессии можно использовать регрессию, которая учитывает выбросы или модели, основанные на деревьях решений, которые могут быть более устойчивы к выбросам. 3. Использование средней абсолютной разности. Этот метод заключается в использовании метрики, которая учитывает только абсолютную разность между предсказанными и фактическими значениями, игнорируя направление ошибки. Таким образом, выбросы, которые обычно вносят большой вклад в среднеквадратичную ошибку, будут иметь меньший вклад в среднюю абсолютную разность. 4. Использование методики включения избыточных атрибутов. Это методика предполагает добавление дополнительных атрибутов, которые описывают выбросы или их наличие в данных. Например, можно добавить бинарный атрибут, указывающий, является ли значение выбросом или нет. Это позволяет модели учитывать наличие выбросов и правильно оценивать их влияние на результат. 5. Использование метрики, которая учитывает дисбаланс классов. Если выбросы сильно влияют на результаты модели, то может быть полезно использовать метрику, которая учитывает дисбаланс классов. Например, можно использовать ROC-кривую или Precision-Recall кривую вместо обычной матрицы ошибок. Это позволяет оценивать модель, учитывая и выбросы, и основной класс. 6. Использовать методы регуляции. Регуляризация - это методика добавления штрафа за сложность модели в целевую функцию при обучении. Это позволяет предотвратить модели от переобучения на выбросы и улучшает ее обобщающую способность. Примеры регуляризации включают L1-регуляризацию, L2-регуляризацию и эластичную сеть, которые добавляют штраф за слишком большие веса или слишком сложные модели. Все эти методы могут быть использованы вместе или по отдельности, в зависимости от специфики задачи и данных. Важно экспериментировать с ними и выбрать наиболее подходящие для конкретной ситуации.