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  • 실전에서는 역시 한가지 방법만 시도하지 않음
  • SMOTEENN, SMOTETOMEK 등
  • SMOTEENN은 SMOTE(Over) 방법과 ENN(Under)을 조합하는 방법 → SMOTE를 통해 소수 클래스 데이터를 Oversampling하고 ENN을 통해 다수 클래스의 데이터를 Undersampling하는 방법
  • SMOTETOMEK → SMOTE를 통해 소수 클래스 데이터를 Oversampling하고 Tomek Links를 통해 다수 클래스의 데이터를 Undersampling하는 방법→ TOMEK의 특성으로 인해 결정 경계가 뚜렷해짐

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참고

25.One-class SVM Code

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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

3 분 소요

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