🤔 Как принять решение: удалять выбросы или оставлять их

Всё зависит от природы выбросов — являются ли они реальными редкими случаями или ошибками в данных.

🔹 Если выброс отражает действительно существующее, но редкое наблюдение (например, необычно высокая цена на товар, которая действительно была на рынке), то удаление такого значения может привести к модели, игнорирующей важные, хоть и редкие, сценарии.

🔹 Если же выброс возник из-за ошибки ввода, дублирования или другого рода артефакта — его можно удалить без особого риска.

✅ Как принять обоснованное решение

Постройте три версии модели:
1. С выбросами.
2. Без выбросов.
3. С обработанными выбросами (например, винзоризацией или логарифмической трансформацией).

Сравните их по кросс-валидации: точности, стабильности, интерпретируемости.
Выберите подход, который даёт наилучший баланс между производительностью и объяснимостью.

📌 Контекст имеет значение

В медицине, например, выброс может указывать на критическое состояние пациента — и его ни в коем случае нельзя игнорировать. А в пользовательских логах выброс может быть признаком бот-активности.

Библиотека собеса по Data Science