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MSE (Mean Squared Error, 평균 제곱 오차)

  • 정의: 실제 값과 예측 값의 차이를 제곱한 값의 평균입니다.
  • 계산: MSE = (1/n) * Σ(yᵢ - ŷᵢ)²
  • 특징: 오차를 제곱하기 때문에, 큰 오차에 더 많은 가중치를 두어 모델의 성능을 평가합니다. 즉, 큰 오차가 있는 경우 이를 강조합니다. image

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참고

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

24.Robust Random Cut Forest Code

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[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

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