ComenzarEmpieza gratis

Tres detectores de novedad

Por fin ya sabes lo suficiente como para hacer algunas pruebas con varios detectores de anomalías en el conjunto de datos de arritmias. Para evaluar su rendimiento, los entrenarás con un conjunto de entrenamiento sin etiquetas y luego compararás sus predicciones con la verdad terreno en los datos de prueba usando su método .score_samples(). Esta vez tendrás que importar los detectores como parte del ejercicio, pero, como siempre, ya tienes precargados los datos X_train, X_test, y_train, y_test.

Este ejercicio forma parte del curso

Diseño de flujos de trabajo de Machine Learning en Python

Ver curso

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Import the novelty detector
from sklearn.____ import ____ as onesvm

# Fit it to the training data and score the test data
svm_detector = ____.____(X_train)
scores = svm_detector.____(X_test)
Editar y ejecutar código