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Un outlier sencillo

Cuando te enfrentas por primera vez a un tipo de algoritmo, siempre es buena idea probarlo con un ejemplo muy simple. Así que decides crear una lista con treinta ejemplos con el valor 1.0 y solo un ejemplo con el valor 10.0, que esperas que se marque como outlier. Para asegurarte de usar el algoritmo correctamente, conviertes la lista en un dataframe de pandas y la pasas al algoritmo de local outlier factor. pandas está disponible como pd.

Este ejercicio forma parte del curso

Diseño de flujos de trabajo de Machine Learning en Python

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Instrucciones del ejercicio

  • Importa el módulo LocalOutlierFactor como lof para mayor comodidad.
  • Crea una lista con treinta 1 seguidos de un 10, [1.0, 1.0, ..., 1.0, 10.0].
  • Convierte la lista en un data frame.
  • Imprime las puntuaciones de outlier producidas por el algoritmo de local outlier factor.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# 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))
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