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. Cette approche robuste repose sur le calcul de l’IQR (écart entre le troisième et le premier quartile) et la règle des 1.5 × IQR pour détecter les valeurs aberrantes.
Détecter les valeurs aberrantes avec le Z-score
Pour des données proches d’une distribution normale, le Z-score est un outil puissant. Un Z-score supérieur à ±3 (ou ±2.5 selon les cas) signale généralement une anomalie.
Atténuer les valeurs extrêmes par Winsorization
Quand la suppression d’outliers est trop coûteuse, la winsorization remplace les extrêmes en dehors d’un certain percentile par les valeurs limites correspondantes. Une solution idéale pour limiter l’influence des valeurs extrêmes tout en préservant les observations.
💡 Bien traiter les valeurs aberrantes, c’est trouver l’équilibre subtil entre robustesse des résultats et respect de la réalité des données.