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  • ElasticNet은 Ridge의 𝑳𝟏−𝑛𝑜𝑟𝑚 과 LASSO의 𝑳𝟐−𝑛𝑜𝑟𝑚 을 섞어 놓았음
  • λ𝟏 : LASSO Penalty Term (Feature Selection)
  • λ𝟐 : Ridge Penalty Term (다중공선성 방지)
  • ElasticNet은 Correlation이 강한 변수를 동시에 선택/배제하는 특정을 가지고 있음 image
  • 일정 범위 내로 λ𝟏, λ𝟐 를 조정하여, 가장 좋은 예측 결과를 보이는 λ𝟏, λ𝟐를 선정함
  • Ridge, LASSO 보다 더 많은 실험이 필요하다는 단점이 존재함
  • 해공간 image

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참고

25.One-class SVM Code

9 분 소요

[목적] Support Vector Machine 실습 One-Class Support Vector Machine 실습 Multivariate variable (다변량)일 때 사용

24.Robust Random Cut Forest Code

최대 1 분 소요

[목적] Robust Random Cut Forest Code 실습 Multivariate variable (다변량)일 때 사용 각 Data마다 Score를 계산하여 Abnormal을 산출 할 수 있음

23.Isolation Forest Code

3 분 소요

[목적] Isolation Forest Code 실습 Multivariate variable (다변량)일 때 사용 각 Data마다 Score를 계산하여 Abnormal을 산출 할 수 있음