LOF s pravděpodobnostmi odlehlých hodnot

Jako vždy si ověř, že zvolená úroveň kontaminace je spolehlivá – vyfiltruj odlehlé hodnoty pomocí prahové pravděpodobnosti. Syntaxe je stejná jako u KNN.

Estimátor LOF je již naimportovaný a dataset females_transformed je také k dispozici.

Toto cvičení je součástí kurzu

Detekce anomálií v Pythonu

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Vytvoř instanci LOF() s 20 sousedy.
Vypočítej pravděpodobnosti odlehlých hodnot do proměnné probs.
Vytvoř booleovskou masku pojmenovanou is_outlier, která vrací hodnotu true tam, kde pravděpodobnost odlehlé hodnoty přesahuje 50 %.
Pomocí is_outlier vyfiltruj odlehlé hodnoty z females_transformed.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Instantiate an LOF with 20 neighbors and fit to the data
lof = ____
lof.____

# Calculate probabilities
probs = ____

# Create a boolean mask
is_outlier = ____

# Use the boolean mask to filter the outliers
outliers = ____

print(len(outliers))

Upravit a spustit kód