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앙상블

Ensemble

앙상블은 여러 모형의 결과를 결합해 하나의 결과를 만드는 방식이다.

설명

에서는 여러 무작위 트리를 묶어 한 트리의 우연한 분할 영향을 줄인다.

Isolation Forest

Isolation Forest는 무작위로 특징과 분할값을 선택하는 여러 트리에서 관측이 고립되는 경로 길이를 이용하는 탐지 방법이다.

트리 하나에서는 평범하게 보인 점도 여러 구조에서 일관되게 빨리 분리될 수 있다.

여러 모형을 묶어도 데이터 품질과 문제는 남는다.

대표성

대표성은 기준 데이터가 실제로 판단할 대상과 운전 조건을 얼마나 잘 담는지를 뜻한다.

Isolation Forest는 무작위로 특징과 분할값을 선택하는 여러 트리에서 관측이 고립되는 경로 길이를 이용하는 탐지 방법이다.

대표성은 기준 데이터가 실제로 판단할 대상과 운전 조건을 얼마나 잘 담는지를 뜻한다.

정상 기준은 관측을 비교하기 위해 대상·조건·기간을 명시한 참조 상태다.