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목록Online Anomaly Detection (1)
너와 나의 스토리
[ML] 'Robust Random Cut Forest for anomaly detection' 설명 및 library (Online Anomaly Detection)
Robust random cut trees Random: 우리가 가지고 있는 데이터들로부터 임의로 뽑아냄. Cut: 같은 수의 점들로 부분집합을 만들어서 tree를 구성. Forest: 만들어진 여러 트리들을 모두 고려해서 anomaly 여부를 결정. binary tree이다. Stream data를 처리할 수 있으며, 고차원 데이터에도 적합. 이상치 점수를 매겨 통계적으로 이상치 판단. 포인트 셋에서 이상치(outlier)들을 탐지하는 데 사용할 수 있는 이분 탐색 트리이다. 루트에 가까운 점은 이상치일 가능성이 높다. Amazon SageMaker의 Random Cut Forest(RCF) 알고리즘 트리 만들기: 트리는 숫자 데이터를 순서대로 저장한다. (이진 트리) 이상치 판단: 데이터 'A'가 이..
Data Analysis/Machine learning
2019. 9. 9. 20:55