Trois détecteurs de nouveauté
Vous avez maintenant tout ce qu'il faut pour tester quelques détecteurs d'anomalies sur l'ensemble de données d'arythmie. Pour évaluer leur performance, vous allez les entraîner sur un ensemble d'apprentissage sans étiquettes, puis comparer leurs prédictions à la vérité terrain sur les données de test à l'aide de leur méthode .score_samples(). Cette fois, on vous demande d'importer les détecteurs dans le cadre de l'exercice, mais, comme d'habitude, les données X_train, X_test, y_train, y_test sont déjà chargées.
Cette activité fait partie du cours
Concevoir des flux de travail Machine Learning en Python
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# 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)