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: https://www.youtube.com/watch?v=SwGghwhk9Ak&list=PLyh35eYRez8e0KxsArawcDm6TYPVq0rU_ Lien vers le notebook: https://github.com/LeCoinStat/100JoursDeML/blob/main/03_Preprocessing/Identification_Et_Traitement_Valeurs_Aberrantes.ipynb #100JoursDeML #LeCoinStat #datascience #machinelearning --------------------------------------- SUIVRE LeCoinStat YouTube : https://www.youtube.com/channel/UCoin... Discord: https://discord.com/invite/RpyvkR7SfQ Linkedin:https://www.linkedin.com/in/natacha-njongwa-yepnga/ TikTok: https://vm.tiktok.com/ZMLEgAhku/ Instagram :https://www.instagram.com/lecoin_stat/ Facebook : https://www.facebook.com/LeCoinStat