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RANSAC 알고리즘의 필요성
일반적인 회귀 분석 방법은 데이터셋 내의 모든 데이터를 동일하게 취급하기 때문에, 노이즈나 이상치가 많은 경우 전체 모델의 성능이 저하될 수 있다. 이런 문제를 해결하기 위해 RANSAC은 다음과 같은 과정을 거친
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노이즈에 강한 모델 찾기
단순한 방법은 이상치 데이터를 식별하여 제거하는 것이다. 하지만, 어떤 데이터를 이상치로 간주할 것인지가 문제이다. 데이터마다 특성이 다르기 때문에, 어떤 기준으로 이상치를 판단할지는 상황에 따라 달라
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