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knn_imp = KNNImputer(n_neighbors=2, weights="uniform")
imputed = knn_imp.fit_transform(df2.loc[:, ['age', 'measurement']].values)
pd.DataFrame(imputed, columns=['age', 'measurement'])
  • Imputer를 활용하여 결측치 채워넣기 (n_neighbor)

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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