KNN s pravděpodobnostmi odlehlých hodnot

Výsledkům při použití parametru contamination nelze úplně důvěřovat – pojďme si naši práci ověřit pomocí pravděpodobností odlehlých hodnot. Ty jsou spolehlivější.

Dataset je načtený jako females a estimátor KNN je také naimportovaný.

Toto cvičení je součástí kurzu

Detekce anomálií v Pythonu

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Vytvoř instanci KNN s 20 sousedy.
Vypočítej pravděpodobnosti odlehlých hodnot.
Vytvoř booleovskou masku, která vrací hodnotu true tam, kde je pravděpodobnost odlehlé hodnoty vyšší než 55 %.
Pomocí is_outlier vyfiltruj odlehlé hodnoty z females.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Instantiate a KNN with 20 neighbors and fit to `females`
knn = ____
knn.____

# 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