1️⃣ Nicht jeder Ausreißer ist ein Fehler – zuerst den Kontext prüfen. Handelt es sich um echte Extremwerte oder Messfehler? 2️⃣ Datenvisualisierung nutzen: Streudiagramme oder Boxplots helfen, Muster zu erkennen, bevor voreilige Schlüsse gezogen werden. 3️⃣ Robuste Modelle bevorzugen: Median- statt Mittelwert-basierte Methoden machen Prognosen weniger anfällig für Verzerrungen. 4️⃣ Entscheidungen adaptiv halten: Sicherheit entsteht nicht durch starre Regeln, sondern durch die Fähigkeit, Anomalien richtig einzuordnen und darauf zu reagieren.

Consider the Context of the Data: Review whether the outliers represent valid data (for example, rare but important events) or if they are simply measurement errors. If they are errors, they can be excluded from the analysis. Use Robust Statistical Methods: Use methods like median-based approaches, which are more stable compared to the mean when there are extreme values. Other alternatives include using robust regression techniques that reduce the impact of outliers. Data Transformation: Techniques like log transformation or data normalization can help reduce the impact of outliers and make the data distribution more stable.

Depends whether we are online real time decision-making. In this case, we had to predict that outliers may affect a model upfront. Then I would suggest a sort of robust method with simultaneous detection of affects. Otherwise, I would detect and remove the segments of data with outliers, and then proceed as planned. If of course the plan was good :)

Toutes vos suggestions me semblent pertinentes. Le dernier point me semble intéressant. Moi par exemple, j'ai d'abord choisi de laisser des valeurs qui à première vue semblent aberrantes. J'ai ensuite regardé des métriques de performances et les résidus pour décrypter et essayer de contextualiser. Certaines valeurs semblent très différentes mais ne sont pas pour autant à exclure. Je préfère même voir comment se comporte mon modèle dans cette situation. Cette remarque est valable pour une variable quantitative, moins pour une variable qualitative. Lors d'une mise en production cela pourrait poser problème si la catégorie n'est pas prise en compte dans l'entraînement.

Your statistical model is not being thrown off by outliers. In general, there are three cases: 1.) There was an error in data collection. If you're measuring the birth weight of kittens and one of the measurements was from a Woolly Mammoth, discard this data point. 2.) The statistical model is wrong. If the ground truth is an exponential relationship and you attempt to use a linear model, then it would appear as if there were a large number of outliers. Fix the model, not the data. 3.) The supposed outliers are representative data. Discarding them may make your results look nicer but reduces accuracy. After going through the grieving process, accept the data.