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[BDA 데분기] 5주차 - 이상치, Outlier

이상치와 관련된 내용을 복습하도록 하겠습니다. 결측치와 이상치는 다른 개념. 이상치(Outlier)는 값이 튀는 것. Outlier detection: 예상 범위를 벗어나는 것을 잡아야 함. Outlier로 회귀에 문제가 있는 이유: 하나의 직선을 그릴 때 해당 값 때문에 기울기가 많이 바뀜. 이상치 하나 때문에 다른 데이터도 설명하기 어려워지고, 회귀식에 영향을 미친다. 1. 이상치 찾는 방법 정규분포: 정규분포를 이룰 때 데이터 스케일링 작업 진행. IQR: Interquartile range의 약자로써 Q3 - Q1를 의미. "어디까지가 이상치 데이터다" 라고 판단하는 기준 중 하나. Isolation Forest: 데이터 트리 기반으로 나누고, 한쪽은 분류를 못하게 되면 이상치라고 생각하고 분류되..
학회 활동/BDA 7기(데이터 분석 기초반) 2024. 1. 31. 16:31
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