Que signifie "Inliers"?

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En statistiques et analyse de données, les inliers sont les valeurs qui collent bien à un certain schéma ou modèle. Ce sont les points d'un jeu de données qui sont en accord avec les tendances attendues. En gros, quand tu regardes un groupe de chiffres ou de points de données, les inliers sont ceux qui ont du sens et qui ne sortent pas du lot comme étant bizarres ou différents.

Dans beaucoup de cas, on traite des données qui incluent des outliers—des valeurs qui sont vraiment différentes des autres. Identifier les inliers aide à avoir une image plus claire de la structure principale des données. Par exemple, si tu essaies de trouver une ligne qui correspond le mieux à un nuage de points sur un graphique, les inliers seraient les points qui sont proches de cette ligne, tandis que les outliers seraient ceux qui en sont loin.

Dans des applications pratiques, trouver ces inliers est super important. Par exemple, quand on reconstruit une scène 3D à partir d'images 2D, utiliser les inliers aide à améliorer la précision du modèle, garantissant que la représentation finale est fiable. En se concentrant sur les inliers, les méthodes peuvent devenir plus robustes, ce qui mène à de meilleurs résultats dans diverses tâches, y compris la vision par ordinateur et le traitement de données.