이상치 탐지는 데이터에서 찾기 어려운 패턴이나 값으로, 데이터 분석과 머신 러닝에서 중요한 주제 중 하나입니다. 코틀린을 사용하여 이상치를 탐지하는 방법에 대해 살펴보겠습니다.

데이터 준비

우선, 이상치 탐지를 위한 데이터를 준비해야 합니다. 예를 들어, 심박수나 온도 등과 같은 센서 데이터를 수집하고 이를 분석하여 이상치를 찾아볼 수 있습니다. 이와 같은 데이터를 준비한 후, 코틀린으로 데이터를 로드하고 분석하는 과정을 시작할 수 있습니다.

이상치 탐지 알고리즘

코틀린에서 이상치를 탐지하는 간단한 알고리즘 중 하나는 Z 점수(또는 표준 점수)를 이용하는 것입니다. Z 점수는 데이터 포인트가 평균으로부터 몇 표준편차만큼 떨어져 있는지를 나타내는 점수로, 일반적으로 이상치가 될 가능성이 높은 값을 감지하는 데 사용됩니다.

fun detectOutliers(data: List<Double>): List<Double> {
    val mean = data.average()
    val stdDev = data.map { x -> (x - mean) * (x - mean) }.sum() / data.size
    val threshold = 3 // 임계 값 설정
    return data.filter { x -> Math.abs(x - mean) / stdDev > threshold }
}

위 코드는 Z 점수를 사용하여 이상치를 탐지하는 함수의 예시입니다. 여기서 threshold는 임계 값으로, 일반적으로 3을 많이 사용합니다.

결과 시각화

이상치를 탐지한 후, 시각화를 통해 결과를 확인하는 것이 중요합니다. 코틀린에서는 Kotlin for Data Science과 같은 라이브러리를 사용하여 그래프를 그리고 시각적으로 이상치를 표시할 수 있습니다.

이처럼 코틀린을 사용하여 이상치를 탐지하는 방법에 대해 알아보았습니다. 데이터를 준비하고 알고리즘을 적용하여 이상치를 탐지한 후, 결과를 시각화하여 머신 러닝 및 데이터 분석 프로젝트에 유용하게 활용할 수 있습니다.

참고 문헌:

• [“Kotlin for Data Science” GitHub repository (https://github.com/Kotlin/kotlin-statistics)]