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Ein einfacher Ausreißer

Wenn du einem neuen Algorithmustyp zum ersten Mal begegnest, ist es immer eine gute Idee, ihn mit einem sehr einfachen Beispiel zu testen. Also erstellst du eine Liste mit dreißig Beispielen mit dem Wert 1.0 und genau einem Beispiel mit dem Wert 10.0, von dem du erwartest, dass es als Ausreißer markiert wird. Damit du den Algorithmus korrekt verwendest, wandelst du die Liste in ein pandas-DataFrame um und gibst es an den Local-Outlier-Factor-Algorithmus weiter. pandas steht dir als pd zur Verfügung.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Machine-Learning-Workflows in Python entwerfen

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Anleitung zur Übung

  • Importiere das Modul LocalOutlierFactor der Einfachheit halber als lof.
  • Erstelle eine Liste mit dreißig 1, gefolgt von einer 10, [1.0, 1.0, ..., 1.0, 10.0].
  • Wandle die Liste in ein DataFrame um.
  • Gib die Ausreißer-Scores aus, die der Local-Outlier-Factor-Algorithmus erzeugt.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Import the LocalOutlierFactor module
from sklearn.____ import ____ as lof

# Create the list [1.0, 1.0, ..., 1.0, 10.0] as explained
x = ____*30
x.____(10)

# Cast to a data frame
X = pd.____(x)

# Fit the local outlier factor and print the outlier scores
print(lof().____(X))
Code bearbeiten und ausführen