1. Learn
    2. /
  2. Courses
    3. /
  3. Detekce anomálií v Pythonu
Connected

Exercise

Ladění parametru contamination

Přišel čas naladit nechvalně známý parametr contamination. Funkce evaluate_outlier_classifier a evaluate_regressor z videa jsou již načteny. Můžeš si je prohlédnout níže.

def evaluate_outlier_classifier(model, data):
    # Get labels
    labels = model.fit_predict(data)

    # Return inliers
    return data[labels == 0]

def evaluate_regressor(inliers):
    X = inliers.drop("price", axis=1)
    y = inliers[['price']]
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=10)

    lr = LinearRegression()
    lr.fit(X_train, y_train)

    preds = lr.predict(X_test)
    rmse = root_mean_squared_error(y_test, preds)

    return round(rmse, 3)

Budeme pracovat s výběrem z datasetu US Airbnb Listings, který je již načtený jako airbnb_df.

Instructions 1/4

undefined XP
    1
    2
    3
    4
  • Vytvoř seznam contaminations se čtyřmi hodnotami 0.07, 0.1, 0.15, 0.25 a prázdný slovník scores pro ukládání skóre RMSE.