Reklam
Yapay zekâ sözlüğü Başlangıç seviyesi

Aykırı Değer (Outlier)

Outlier

31.08.2026 tarihinde güncellendi

Aykırı değer, bir veri setindeki diğer gözlemlerin genel eğiliminden ve dağılımından belirgin şekilde sapan, anormal derecede yüksek veya düşük olan veri noktasıdır.

Genel bakış

Kavramın çerçevesi
Aykırı değerler ölçüm hatalarından, veri giriş yanlışlıklarından veya sistemdeki nadir ve sıra dışı olaylardan kaynaklanabilir. Temizlenmezlerse makine öğrenmesi modellerinin hatalı öğrenmesine yol açarlar.

Çalışma mantığı: Tespit etmek için Kutu Grafiği (Boxplot / IQR Yöntemi), Z-Skoru (3 standart sapmadan uzak noktalar) ve İzolasyon Ormanı (Isolation Forest) gibi algoritmalar kullanılır. Tespit edilen aykırı değerler veri setinden silinebilir, sınır değerlere baskılanabilir (Winsorization) veya logaritmik dönüşümle yumuşatılabilir.

Kullanım alanları: Veri temizleme, kredi kartı dolandırıcılığı tespiti, sunucu siber saldırı anomalisi tespiti ve fabrika arıza alarmları.

Sınırlılıklar ve dikkat edilmesi gerekenler: Her aykırı değer çöp veri değildir; bazen en değerli bilgi o aykırı değerdedir (örneğin bir siber saldırı veya nadir bir finansal fırsat).

Teknik tanım ve açıklama

Temel mekanizma
Veri setinin temel olasılık yoğunluk fonksiyonundan istatistiksel olarak anlamlı derecede sapan ve model tahmin hatasını artıran aşırı uç gözlemdir.

Gerçek hayatta kullanım

Örnek senaryo
Bir mahalledeki ev fiyatları 3 ila 7 milyon TL arasında seyrederken, veri setine yanlışlıkla 500 milyon TL olarak girilmiş bir kayıt tipik bir aykırı değerdir ve ortalamayı bozar.