이상치 탐지 (Anomaly Detection)

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핵심 개념

• 비지도/준지도 이상치 탐지
• 오탐(False Positive) 비용 관리
• 점수 기반 임계값 설정

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자주 보는 평가 지표

• ROC-AUC
• PR-AUC
• Recall@K

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알고리즘 목록

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참고

• 공식 API 문서

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언제 쓰나

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실무 적용 체크리스트

• 데이터 누수 가능성을 먼저 점검했습니다.
• 학습/검증/테스트 분할 기준을 고정했습니다.
• 핵심 지표(예: F1, RMSE, AUC)를 명시했습니다.
• 베이스라인 대비 개선폭과 비용 변화를 함께 기록했습니다.

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자주 나는 실수

1. 데이터 분할 전에 전처리를 수행해 데이터 누수가 발생합니다.
2. 단일 지표만 보고 모델을 선택해 운영 성능이 불안정해집니다.
3. 하이퍼파라미터를 과도하게 조정해 검증셋 과적합이 생깁니다.

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