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MaxABS Scaler (최대 절대값 정규화)

  • 동작 원리: 각 특성의 데이터를 해당 특성의 최대 절대값으로 나눕니다. 결과적으로 모든 특성은 -1과 1 사이의 값으로 조정됩니다.
  • 적용 상황: 주로 스파스 데이터(sparse data)에 사용됩니다. MinMax Scaler와 달리 0이 중심이 아니며, 이상치에 조금 더 강건합니다.
  • sparse data: 대부분의 값이 0 또는 기본값인 데이터 세트를 의미합니다. 이는 데이터가 큰 공간에 걸쳐 퍼져 있고, 그 중 많은 부분이 비어 있는 상태를 나타냅니다. 희소 데이터는 여러 분야에서 흔히 발견되며, 특히 대규모 데이터 세트에서 일반적입니다.

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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