inlier

[US]/ˈɪnlaɪə/
[UK]/ˈɪnlaɪər/
Häufigkeit: Sehr Hoch

Übersetzung

n. Eine Schicht oder ein Teil, der von einer anderen Schicht oder einem anderen Teil umgeben ist; eine Schicht, die innerhalb der Grenze einer anderen Schicht liegt.
Word Forms
Pluralinliers

Redewendungen & Kollokationen

inlier point

inlier Punkt

inlier data

inlier Daten

inlier model

inlier Modell

inlier detection

Inlier-Erkennung

inlier subset

Inliersatz

inlier analysis

Inlier-Analyse

inlier method

Inlier-Methode

inlier filter

Inlierfilter

inlier criteria

Inlierkriterien

inlier relationship

Inlier-Beziehung

Beispielsätze

the data point is considered an inlier in the dataset.

Der Datenpunkt wird als Ausreißer im Datensatz betrachtet.

in statistical analysis, an inlier is a value that fits well with the rest of the data.

In der statistischen Analyse ist ein Ausreißer ein Wert, der gut zu den restlichen Daten passt.

outliers can skew the results, making it hard to identify inliers.

Ausreißer können die Ergebnisse verzerren und es schwierig machen, Ausreißer zu identifizieren.

we need to filter out the outliers to focus on the inliers.

Wir müssen die Ausreißer herausfiltern, um uns auf die Ausreißer zu konzentrieren.

in machine learning, identifying inliers can improve model accuracy.

In der maschinellen Lernanwendung kann die Identifizierung von Ausreißern die Modellgenauigkeit verbessern.

the algorithm successfully detected the inliers in the noisy data.

Der Algorithmus hat die Ausreißer in den verrauschten Daten erfolgreich erkannt.

inlier detection is crucial for robust statistical methods.

Die Ausreißererkennung ist entscheidend für robuste statistische Methoden.

we analyzed the inliers to understand the underlying trends.

Wir haben die Ausreißer analysiert, um die zugrunde liegenden Trends zu verstehen.

inliers help to create a more accurate regression line.

Ausreißer helfen, eine genauere Regressionslinie zu erstellen.

it's important to distinguish between inliers and outliers in data science.

Es ist wichtig, zwischen Ausreißern und Ausreißern in der Datenwissenschaft zu unterscheiden.

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