Preguntas frecuentes: detección y tratamiento de valores atípicos
- Cuando hay un valor atípico extremo en un día determinado (por ejemplo, un error de entrada de datos , un evento promocional único o un aumento/disminución inesperado), ¿cómo determina el modelo de machine learning que es un valor atípico y cómo lo gestiona para previsiones? ¿Lo ignora, lo suaviza o lo incorpora de una manera específica? ¿Cómo diferencia el sistema entre un verdadero valor atípico y un punto de datos genuino, pero inusual, que debería tenerse en cuenta en la previsión (por ejemplo, un pico legítimo durante una promoción exitosa)?
- El sistema no distingue entre un verdadero valor atípico y un punto de datos genuino, pero inusual, . Ambos se tienen en cuenta en la previsión y su efecto depende de su duración y magnitud. La forma actual de gestionar estas situaciones es la función de programación de eventos.El aprendizaje automático trata todos los puntos de datos históricos como información válida para predecir tendencias futuras. No tiene un mecanismo integrado para distinguir entre un punto de datos que es el resultado de un error único (un valor atípico real) y uno que representa un evento genuino, aunque poco frecuente (un pico legítimo). Cuando se genera una previsión, el sistema tiene en cuenta todo el historial. Si se produce un pico o un descenso significativo, puede influir en la previsión de periodos posteriores, especialmente si el modelo de previsión es sensible a los datos recientes.Para evitar que un punto de datos genuino, pero inusual, distorsione la previsión general, puede utilizar la función de eventos de programación. Esta herramienta le permite marca manualmente fechas específicas que se ven afectadas por un evento conocido, como una promoción correcta, un festivo o una venta en toda la tienda. Una vez identificado como un evento conocido , el aprendizaje automático otorgará una ponderación diferente a esa fecha al generar predicciones, y los eventos coincidentes recibirán una ponderación más alta y el promedio de días recibirá una ponderación más baja .