이상치 탐지 vs 특이치 탐지

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이상치 탐지 vs 특이치 탐지

구분	이상치 (Outlier)	특이치 (Anomaly)
정의	데이터 분포에서 통계적으로 벗어난 값. 일반적으로 극단값 또는 패턴에서 벗어난 값	정상적인 패턴에서 벗어나 의미 있는 변화를 나타내는 값 보통 문제/이벤트 발생과 연관됨
목적	데이터 정제, 모델 학습 안정화, 통계 분석	이상 이벤트 탐지, 사기/결함/이상 신호 탐지
발생 원인	데이터 오류, 측정 오류, 자연스러운 변동	시스템 이상, 공격, 결함, 이벤트 등
탐지 기준	통계적 기준: 평균±3σ, IQR 등	패턴 기반 기준: 정상 패턴 학습 후 벗어나는 경우
분석 접근법	주로 통계적 기법, 거리 기반, 밀도 기반	머신러닝 기반, 시계열 분석, 예측 모델 기반
중요성	모델 성능 향상을 위해 제거 또는 조정	즉각적 대응 필요, 보안/운영/모니터링 목적으로 중요
예시	키, 체중 데이터 중 극단값	신용카드 부정 사용, 서버 이상 트래픽, 센서 고장 신호

 

→ 모든 특이치는 이상치일 수 있지만, 모든 이상치가 의미 있는 특이치는 아니다.

 

이상치 탐지는 이상치가 포함될 수 있는 데이터셋에서 알고리즘을 훈련

특이치 탐지는 깨끗하다고 가정한 데이터셋에서 알고리즘을 훈련

ㄴ 특이치 탐지 목적은 새로운 샘플 사이에서 특이한 것을 감지