Puntuaciones binarizadas
Merece la pena comparar el rendimiento de más de un algoritmo de detección de anomalías antes de decidir cuál usar.
En este ejercicio, construirás un par de puntuaciones binarias de anomalía basadas en el local outlier factor (LOF) y en isolation forest. El vector de puntuaciones de aislamiento iso_score generado en el ejercicio anterior está precargado para que lo uses.
Este ejercicio forma parte del curso
Introducción a la detección de anomalías en R
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Scale the measurement columns of thyroid
scaled_thyroid_measurements <- ___(___)
# Create a LOF score for the measurements
lof_score <- ___(___, ___)