Gestion des valeurs aberrantes

Les valeurs aberrantes — ou outliers — peuvent gravement biaiser les résultats d’une analyse ou compromettre l’efficacité d’un modèle prédictif. Cette section vous guide pour détecter et traiter ces extrêmes avec méthode et discernement, en fonction des besoins spécifiques de votre projet.

Vous apprendrez à repérer les anomalies à l’aide de techniques robustes comme l’IQR, le Z-score, ou à les lisser intelligemment grâce à la winsorization.

Ce que vous allez apprendre dans cette section :

• Détecter les valeurs aberrantes avec l’IQR (Interquartile Range)
  Utilisez la méthode de l’IQR pour isoler les observations anormalement éloignées des quartiles. Sans faire d’hypothèses sur la distribution, cette approche robuste repose sur :

  Calcul de l’IQR : écart entre le troisième et le premier quartile (Q3 – Q1).

  Règle des 1.5 × IQR : une valeur est considérée comme aberrante si elle est inférieure à Q1 – 1.5 × IQR ou supérieure à Q3 + 1.5 × IQR.

  Avantage : idéal pour des données non normalement distribuées ou sensibles aux extrêmes.

• Détecter les valeurs aberrantes avec le Z-score
  Pour des données proches d’une distribution normale, le Z-score est un outil puissant :

  Calcul du score : mesure de l’écart d’une valeur par rapport à la moyenne, exprimée en écart-types.

  Seuil standard : un Z-score supérieur à ±3 (ou ±2.5 selon les cas) signale généralement une anomalie.

  Visualisation intégrée : renforcez votre détection avec des graphiques de distribution ou des courbes de densité.

• Atténuer les valeurs extrêmes par Winsorization
  Quand la suppression d’outliers est trop coûteuse, la winsorization offre une alternative douce :

  Principe : remplacez les extrêmes en dehors d’un certain percentile (ex. : 1% et 99%) par les valeurs limites correspondantes.

  Flexibilité : ajustez les seuils selon la tolérance au risque de votre projet ou de votre modèle.

  Préservation d’information : idéale pour conserver l’intégralité des observations tout en limitant l’influence des valeurs extrêmes.

💡 Bien traiter les valeurs aberrantes, c’est trouver l’équilibre subtil entre robustesse des résultats et respect de la réalité des données.