ロバストなデータ

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ロバストというのは、イレギュラーなこと(外れ値・ノイズ)が起きたときでも推定性能が高いこと

外れ値

中央値は平均値より外れ値に対してロバスト

平均値は外れ値の影響を受けやすい

中央値は、平均値より外れ値の影響を受けにくい

中央絶対偏差は標準偏差より外れ値に対してロバスト

ただ、標準偏差のかわりに使うときは、中央絶対偏差に1.4826をかけて補正する必要がある

ロバストな標準化を行った後の主成分分析 (Principal Component Analysis, PCA) をロバスト主成分分析 (Robust PCA, RPCA)、部分的最小二乗法 (Partial Least Squares, PLS) をロバストPLS (Robust PLS, RPLS) とよんだりします。

ノイズ

PCAで前処理した後に、たとえば目的変数との間で回帰分析をすることで、ノイズの影響を受けにくい回帰モデル、つまりノイズに対してロバストなモデルができる

過学習が起きたモデルは、ロバストなモデルではありません

参考