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  • 결과에 대한 분산을 줄이기 위해 사용하는 기법 -> K-fold Cross validation이 대표적으로 많이 사용됨
  • K-fold Cross validation? -> 전체 데이터를 K개의 fold로 나눔 -> fold간 데이터는 서로 겹치지 않게 나눠야 함 image
  • 4-fold cross validation image
  • StratifiedKFold는 K-fold Cross validation에서 Label의 분포를 고려하지 않는 문제점을 보완한 Cross validation 기법 ->Class별 Label 분포를 고려하여 Fold를 나눠서 Fold 별 class 불균형을 해결 image

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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