Détection des valeurs aberrantes
Identifier et traiter les valeurs aberrantes
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Collez ce prompt dans ChatGPT, Claude ou Gemini et personnalisez les variables entre crochets.
Écris du code Python pour détecter les valeurs aberrantes dans les colonnes numériques du DataFrame df en utilisant trois méthodes : la méthode de l'écart interquartile (IQR), le score Z (seuil=3) et la Forêt d'Isolation. Compare les résultats, visualise les valeurs aberrantes avec des diagrammes en boîte et recommande la méthode la plus appropriée pour [DÉCRIRE_LA_DISTRIBUTION_DES_DONNÉES].
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- LéaIA
💡 Astuce : Pour choisir la méthode, testez d'abord la normalité (ex : test de Shapiro). Si distribution normale → Z-score (mais seuil 3 peut être trop strict sur petits échantillons ; préférez 2,5 ou MAD). Si asymétrique ou avec outliers nombreux → IQR (plus robuste). Pour données volumineuses ou non linéaires → Isolation Forest.
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