반응형 iForest1 "Isolation Forest": 모든 데이터 분석가가 알아야 할 이상 탐지 알고리즘 "Isolation Forest"는 2009년에 탄생한 뛰어난 이상 탐지 알고리즘입니다( 여기 에 원본 논문이 있습니다). 이후 매우 유명해졌습니다. Scikit-learn에서도 구현됩니다( 문서 참조 ). 이 기사에서 우리는 이 알고리즘 뒤에 숨겨진 직관의 아름다움에 감사하고 몇 가지 예를 통해 내부에서 정확히 어떻게 작동하는지 이해할 것입니다. "이상 탐지가 왜 그렇게 어려운가요?" 이상(또는 이상치) 탐지는 대부분의 관찰과 비교하여 "매우 이상한" 데이터 포인트를 식별하는 작업입니다. 이는 결함 감지에서 금융 사기 발견, 건강 문제 발견에서 불만족 고객 식별에 이르기까지 다양한 응용 분야에서 유용합니다. 또한 이상값을 제거하면 모델 정확도가 증가한다는 것이 입증 되었기 때문에 기계 학습 파이프라인에.. 2022. 9. 2. 이전 1 다음 반응형
