KNN por primera vez

Vas a practicar KNN por primera vez con una versión del conjunto de datos Ansur Body Measurements para mujeres. La versión femenina también contiene 95 columnas pero solo 1.9k observaciones.

El conjunto de datos se ha cargado como females en el entorno.

Este ejercicio forma parte del curso

Detección de anomalías en Python

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Instrucciones del ejercicio

Importa el estimador KNN del módulo correspondiente de pyod.
Instancia un estimador KNN() con una contaminación del 0.5% y 20 vecinos como knn.
Crea un índice booleano llamado is_outlier que devuelva True cuando labels_ de knn devuelva 1.
Aísla los outliers de females usando is_outlier en outliers.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# 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))

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