理工酷

你可以对模型进行以下更改：

• 使用可抵抗异常值的模型。基于树的模型通常不受异常值的影响，而基于回归的模型则受其影响。如果要执行统计测试，请尝试使用非参数测试而不是参数测试。

• 使用更可靠的错误度量。正如彼得·米尔斯（Peter Mills ）在其出色的回答中提到的那样，从均方误差切换为均值绝对差（或类似Huber损失的东西）可以减少异常值的影响。

  我在“为什么中位数是集中趋势的度量？”一文中解释了为什么会这样？它与数据集的任何其他值都不相关，那么它如何“描述”数据集？

你可以对数据进行以下更改：

• Winsorize你的数据。人为地限制数据的上限。请参见winsorization的一些应用程序？
• 转换你的数据。如果数据的右尾非常明显，请尝试对数转换。
• 删除异常值。如果它们很少，并且你可以确定它们是异常现象并且不值得预测，则此方法有效。

该回答来自：https://qr.ae/pNmuNh