Outlier (Valor atípico)

En el ámbito de la inteligencia artificial y el machine learning, se refiere a un dato o conjunto de datos que se aparta significativamente de los patrones generales de un conjunto determinado.

Por lo general, estos valores se consideran anomalías que no encajan con el comportamiento esperado según las observaciones previamente analizadas.

Su identificación puede ser crucial en modelos predictivos, ya que los valores atípicos pueden influir negativamente en el rendimiento de los algoritmos si no se tratan adecuadamente.

En algunos casos, representan errores de medición, ruido en los datos o eventos extremos, mientras que en otros pueden contener información valiosa, como indicios de eventos inusuales o descubrimientos importantes.

El manejo de estos valores puede implicar su eliminación, transformación o análisis detallado dependiendo del contexto del problema y el objetivo del modelo.