이상치, 즉 이상값이란 시계열 데이터에서 예상되는 정상적인 동작과 크게 벗어나는 데이터 포인트나 패턴을 의미합니다. 이러한 이상치는 데이터 수집 오류, 장비 고장 또는 예상치 못한 사건 등 다양한 요인에 의해 발생할 수 있습니다.

이 글에서는 고립 포리스트(isolation forests)의 작동 방식에 대해 자세히 살펴보고, 실제 예제를 탐구하며 구현에 대한 통찰을 제공할 것입니다.

고립 포리스트 알고리즘과 이상 감지

데이터셋 내 이상 현상 또는 이상치를 식별하는 것은 넓은 영향을 미칠 수 있는 중요한 작업입니다. 이상 현상은 금융 데이터의 사기 거래, 품질 통제에서의 제조 결함, 의료 기록에서의 건강 이상 현상 또는 길어진 시장 수익을 나타낼 수 있습니다. 이 맥락에서 효과적인 도구로 부상한 강력한 기술 중 하나가 고립된 이상 탐지입니다.

이상치는 데이터 집합 내 다수의 다른 데이터 점들과 크게 다른 데이터 점들을 나타낼 수 있습니다. 그들은 드물게 발생하는 사건, 오류 또는 예상치 못한 관측치로 나타날 수 있습니다. 이상치를 탐지하는 것은 그들이 종종 잡음과 복잡성 속에서 숨어 있기 때문에 어려운 일입니다.