Potencias tus Modelos Predictivos: ¡Detecta Outliers y aumenta la precisión de tus Análisis! La importancia en la identificación de outliers se vuelve crucial, ya que desempeña un papel fundamental en la optimización del rendimiento predictivo. Este proceso ayuda a mitigar el aumento en la varianza del error, gestionar la variabilidad del conjunto de datos y evitar desproporciones en la estimación de los coeficientes. En mi labor profesional, aplico diferentes métodos para identificar outliers, en este caso utilice un conjunto de datos relacionados a la inflación con el propósito de realizar un análisis comparativo de resultados y abordar estos valores atípicos de manera proactiva. El análisis se enfoca en la obtención de conclusiones fiables, garantizando así la robustez de los modelos. Métodos: • Time Series (con Pycaret) • Isolation Forest – Machine Learning (Crea un nodo raíz de N observaciones para train). • Statistical test and visualization(con los componentes de box plot) • Density Based spatial clustering of applications with noise (DBSCAN) & K-NN

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Métodos:

Anomaly detection with pycaret