반응형 데이터분석2 [데이터 분석] Isolation Forest 모델 이용한 이상치 탐지! 파라미터, 모델 적용 데이터 과학과 기계 학습의 세계에서 이상치(Outliers) 탐지는 중요한 도전 과제 중 하나입니다. 이상치는 데이터 분석의 결과를 왜곡할 수 있으며, 때로는 보안 위협의 신호가 될 수도 있습니다. 이상치 탐지를 위한 효과적인 방법 중 하나가 바로 Isolation Forest 알고리즘입니다. 이 블로그 포스트에서는 Isolation Forest 모델이 어떻게 작동하는지, 그리고 이 기술이 데이터 과학에서 어떻게 중요한 역할을 하는지를 살펴보겠습니다.1. Isolation Forest의 기본 원리Isolation Forest 알고리즘은 이상치 탐지를 위해 설계된 비교적 새로운 방법입니다. 이 모델은 여러 개의 Isolation Trees를 생성하여 작동합니다. 이 트리들은 데이터 포인트를 임의의 특성과 .. 2024. 5. 21. [데이터 분석] 상관분석, 회귀분석 한번에 끝내기! 상관계수, 선형관계 데이터가 우리에게 이야기할 수 있다면 어떨까요? 상관분석과 회귀분석은 바로 그러한 데이터의 언어를 이해하도록 도와주는 강력한 통계적 도구들입니다. 이들 분석 방법을 통해 우리는 변수들 사이의 관계를 밝히고, 더 나아가 미래를 예측할 수 있습니다. 이 블로그 포스트에서는 상관분석과 회귀분석의 기본적인 개념과 사용법을 탐구하고, 이 두 분석 방법이 어떻게 서로 다른 점을 가지는지 설명합니다. 상관분석 (Correlation Analysis)상관분석은 두 변수 간의 관계를 이해하기 위해 사용됩니다. 이 관계는 방향성을 가지며, 양의 상관관계나 음의 상관관계로 표현될 수 있습니다. 상관계수의 계산: 통계적으로 이를 계산하기 위해, 피어슨(Pearson)이나 스피어만(Spearman) 상관계수가 주로 사용됩니다.. 2024. 5. 21. 이전 1 다음 반응형