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  3. Python으로 배우는 사기 탐지
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연습 문제

이상치 탐지

다음 연습 문제에서는 K-means 알고리즘으로 사기를 예측하고, 예측 결과를 저장된 실제 레이블과 비교해 결과를 검증해 볼 거예요.

사기 거래는 일반적으로 클러스터 중심에서 가장 멀리 떨어진 관측치로 표시됩니다. 이번 연습에서는 이를 수행하는 방법과 컷오프를 결정하는 방법을 배워요. 다음 연습에서 결과를 확인합니다.

스케일링된 관측치 X_scaled와 변수 y에 저장된 레이블이 제공됩니다.

지침

100 XP
  • 스케일링된 데이터와 레이블 y를 학습/테스트 세트로 분할하세요.
  • 클러스터 수를 3으로 한 MiniBatch K-means 모델을 정의하고, 학습 데이터에 학습시키세요.
  • 테스트 데이터에 대한 클러스터 예측을 얻고, 클러스터 중심점을 구하세요.
  • 사기와 비사기의 경계를 거리 분포의 상위 95% 이상으로 정의하세요.