KNN zum ersten Mal

Du übst KNN zum ersten Mal an einer Version des Ansur-Datensatzes zu Körpermaßen für Frauen. Die Frauen-Version enthält ebenfalls 95 Spalten, aber nur 1,9 Tsd. Beobachtungen.

Der Datensatz wurde als females in die Umgebung geladen.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Anomalieerkennung mit Python

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Anleitung zur Übung

Importiere den Schätzer KNN aus dem entsprechenden pyod-Modul.
Erzeuge einen KNN()-Schätzer mit 0,5 % Kontamination und 20 Nachbarn als knn.
Erstelle einen booleschen Index namens is_outlier, der True zurückgibt, wenn die labels_ von knn den Wert 1 liefern.
Isoliere die Ausreißer aus females mithilfe von is_outlier in outliers.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Import KNN from the relevant pyod module
from pyod.____ import ____

# Instantiate KNN and fit to females
knn = KNN(____, ____, n_jobs=-1)
knn.____

# Create a boolean index that checks for outliers
is_outlier = ____

# Isolate the outliers
outliers = ____

print(len(outliers))

Code bearbeiten und ausführen