Manuelle Outlier-Ensembles – die Arrays erstellen
Ein Ensemble ist eine Sammlung von einem oder mehreren Machine-Learning-Modellen, die kombiniert werden, um ihre Vorhersagen robuster zu machen. Das manuelle Erstellen von Outlier-Ensembles braucht in der Regel etwas Übung. Daher führst du den Vorgang in drei Schritten aus.
In dieser Übung erstellst du eine Liste von Schätzern und ein leeres Array, um die Wahrscheinlichkeitswerte zu speichern.
IForest steht dir zur Verfügung, ebenso NumPy als np.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Anomalieerkennung mit Python
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Create a list of two IForest estimators
estimators = [____, ____]