Začněte nyníZačněte zdarma

Jednoduchá detekce novosti

Detekce novosti se ti zdá užitečnější než detekce odlehlých hodnot, ale chceš si ověřit, že funguje i na jednoduchém příkladu, který sis připravil/a dříve. Tentokrát použiješ jako trénovací sadu sekvenci třiceti příkladů s hodnotou 1.0 a zkusíš zjistit, zda bude příklad 10.0 označen jako novost. Máš k dispozici pandas jako pd a modul LocalOutlierFactor jako lof.

Toto cvičení je součástí kurzu

Designing Machine Learning Workflows in Python

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

  • Vytvoř pandas DataFrame obsahující třicet příkladů, všechny rovny 1.0.
  • Inicializuj detektor novosti na základě metody local outlier factor.
  • Přizpůsob detektor trénovacím datům.
  • Vypiš label novosti pro datový bod 10.0 převedený na DataFrame.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Create a list of thirty 1s and cast to a dataframe
X = ____([1.0]*30)

# Create an instance of a lof novelty detector
detector = lof(____)

# Fit the detector to the data
detector.____(____)

# Use it to predict the label of an example with value 10.0
print(detector.____(____(____)))
Upravit a spustit kód