Winsorization des données

La Winsorization est une technique de traitement des valeurs aberrantes qui consiste à remplacer les valeurs extrêmes d’un jeu de données par des valeurs plus proches, souvent en utilisant un seuil prédéfini. Cette méthode permet de réduire l’impact des valeurs aberrantes tout en conservant la structure globale des données. Par exemple, on peut remplacer les valeurs supérieures à un certain percentile par la valeur du percentile, et de même pour les valeurs inférieures à un autre percentile. Cela permet de limiter l’influence des valeurs extrêmes sur les analyses statistiques et les modèles de machine learning, tout en conservant l’intégrité des données. La Winsorization est souvent utilisée dans des contextes où il est nécessaire de minimiser l’impact des outliers sans les supprimer totalement. La formule de Winsorization implique généralement les étapes suivantes : Identifier les percentiles (par exemple, 1% et 99%). Remplacer les valeurs au-dessus du 99e percentile par la valeur du 99e percentile, et celles en dessous du 1er percentile par la valeur du 1er percentile. Cette méthode est particulièrement utile lorsqu’on souhaite conserver toutes les données, mais sans que des valeurs extrêmes ne biaisent l’analyse.