PyOD के साथ modified z-scores का उपयोग
अब outliers पर pyod आज़माने का समय है. हम modified z-scores के लिए pyod का MAD estimator उपयोग करेंगे. यह estimator अंदर ही अंदर median_abs_deviation फंक्शन का उपयोग करता है, इसलिए पिछले स्टेप्स दोहराने की आवश्यकता नहीं है.
MAD estimator पहले से pyod.models.mad से लोड किया गया है और डेटा prices के रूप में उपलब्ध है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Anomaly Detection
अभ्यास निर्देश
thresholdको 3.5 सेट करकेMAD()initialize करें.pricesको 2D बनाने के लिए reshape करें.madका उपयोग करके एक साथ fit और predict करकेpricesपर inlier/outlier लेबल जनरेट करें.- outliers के लिए
labelsको subset करें, जहाँ लेबल 1 होता है.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Initialize with a threshold of 3.5
mad = ____(____=____)
# Reshape prices to make it 2D
prices_reshaped = ____.____(-1, 1)
# Fit and predict outlier labels on prices_reshaped
labels = ____
# Filter for outliers
outliers = ____[____ == ____]
print(len(outliers))