Descripción: La eliminación de valores atípicos es el proceso de identificar y eliminar datos que se desvían significativamente del resto de un conjunto de datos. Estos valores atípicos, o outliers, pueden surgir por diversas razones, como errores de medición, variaciones naturales en los datos o condiciones experimentales inusuales. Su presencia puede distorsionar los resultados de análisis estadísticos y modelos de aprendizaje automático, afectando la precisión y la validez de las conclusiones. En el contexto del aprendizaje supervisado, donde se busca construir modelos predictivos a partir de datos etiquetados, la eliminación de valores atípicos es crucial para mejorar la calidad del modelo. Al eliminar estos datos extremos, se puede lograr una mejor generalización del modelo, ya que se entrena con datos más representativos de la población objetivo. Además, la identificación de valores atípicos puede proporcionar información valiosa sobre el fenómeno que se está estudiando, permitiendo a los analistas comprender mejor las variaciones en los datos. En resumen, la eliminación de valores atípicos es una práctica esencial en el preprocesamiento de datos, que contribuye a la robustez y efectividad de los modelos de aprendizaje automático.
