Detekce odlehlých hodnot pomocí IForest
IForest je robustní estimátor a k detekci odlehlých hodnot v libovolném datasetu stačí jen pár řádků kódu. Syntaxe ti možná přijde povědomá – velmi se podobá syntaxi sklearn.
Plná verze dat Big Mart Sales je načtena jako big_mart, kterou si můžeš prozkoumat v konzoli.
Toto cvičení je součástí kurzu
Detekce anomálií v Pythonu
Pokyny k cvičení
- Importuj estimátor
IForestzpyod. - Inicializuj
IForest()s výchozími parametry. - Natrénuj estimátor a zároveň vygeneruj predikce na datech
big_mart, výsledky ulož dolabels. - Pomocí filtrování v
pandasvyber zbig_martpouze odlehlé hodnoty.
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Import IForest from pyod
from pyod.____ import ____
# Initialize an instance with default parameters
iforest = ____
# Generate outlier labels
labels = ____
# Filter big_mart for outliers
outliers = ____
print(outliers.shape)