Score d’anomalie
Votre visualisation laissait penser que la maladie thyroïdienne peut être détectée à partir de mesures hormonales anormales.
Dans cet exercice, vous allez utiliser une isolation forest pour générer un score d’anomalie pour les niveaux thyroïdiens, puis comparer ce score au véritable statut de la maladie.
Cet exercice fait partie du cours
<cours>Introduction à la détection d’anomalies en R</cours>Instructions de l’exercice
- Ajustez une isolation forest sur les mesures hormonales de
thyroid. - Générez des scores d’anomalie pour les données
thyroidet ajoutez le résultat àthyroiddans une nouvelle colonneiso_score. - Utilisez la fonction
boxplot()pour comparer la distribution des scores chez les patient·e·s avec et sans maladie thyroïdienne, en utilisant la colonnelabel.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Fit isolation forest
thyroid_forest <- iForest(___, ___ = 200, phi = 100)
# Anomaly score
thyroid$iso_score <- predict(thyroid_forest, ___)
# Boxplot of the anomaly score against labels
boxplot(___ ~ ___, ___, col = "olivedrab4")