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MAE (Mean Absolute Error, 평균 절대 오차)

  • 정의: 실제 값과 예측 값 간 차이의 절대값의 평균입니다.
  • 계산: MAE = (1/n) * Σ yᵢ - ŷᵢ
    • 여기서 yᵢ는 실제 값, ŷᵢ는 예측 값, n은 샘플 수입니다.
  • 특징: 모든 오차를 동일하게 취급하며, 큰 오차와 작은 오차를 동등하게 다룹니다. 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