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머신러닝 이상치(Outliers)의 정의와 처리

머신러닝에서 이상치는 일반적인 데이터 패턴에서 벗어난 값으로, 모델의 성능에 큰 영향을 미칠 수 있다. 따라서 이상치를 식별하고 적절하게 처리하는 것은 매우 중요하다. 이 글에서는 이상치의 정의, 탐지 방법, 그리고 처리 방법에 대해 자세히 알아본다.🤔 이상치(Outliers)란 무엇인가?이상치(Outliers)는 데이터 세트 내에서 다른 값들과 현저하게 다른 값을 의미한다. 이러한 값들은 측정 오류, 데이터 입력 오류, 또는 실제 현상의 예외적인 경우로 인해 발생할 수 있다. 이상치는 통계 분석 및 머신러닝 모델의 정확성과 신뢰성을 저해할 수 있으므로, 데이터 분석 과정에서 주의 깊게 다뤄야 한다.정의 (Definition): 데이터 세트에서 다른 관측치들과 멀리 떨어진 값.원인 (Causes): 측..
머신러닝 2025. 4. 12. 10:09
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