Hasta sonuçlarını tahmin etmek için bir regresyon modeli oluşturuyorsunuz. 4.000 hastadan oluşan bir veri setinde (hepsi 65 yaşın üzerinde), 450 kayıtta yaş 0 olarak kaydedilmişken diğer özellikler makul görünüyor. Bu yanlış yaş değerlerini nasıl ele almalısınız?

Yaşın 0 olması, 65 yaş üstü hastalar için açıkça hatalı bir veri girişidir. Bu tür aykırı değerleri veri setinden tamamen kaldırmak, modelin öğrenebileceği değerli bilgileri kaybetmenize neden olabilir. Özellikle 450 kayıt gibi önemli bir kısmın kaldırılması veri setini küçültür ve modelin genelleme yeteneğini azaltır. Yaş özelliğini tamamen bırakmak, potansiyel olarak önemli bir öngörücü değişkeni göz ardı etmek anlamına gelir. K-means kümelemesi, eksik verileri doldurmak için doğrudan bir yöntem değildir; daha çok veri noktalarını gruplamak için kullanılır. Bu durumda en uygun yaklaşım, hatalı 0 yaş değerlerini veri setinin ortalama veya medyan yaşı gibi istatistiksel bir ölçüyle değiştirmektir. Bu, veri setinin boyutunu korurken, hatalı değerlerin model üzerindeki olumsuz etkisini azaltır ve daha doğru bir model oluşturulmasına yardımcı olur. Medyan, aykırı değerlere karşı ortalamadan daha dirençli olduğu için genellikle tercih edilebilir.