फ़िल्टरिंग के लिए outlier सीमाएँ उपयोग करना
पिछले अभ्यास में, आपने वे सीमाएँ निकाली थीं जिनका उपयोग आप outliers को वर्गीकृत करने के लिए करेंगे। इस अभ्यास में, आप उन्हें prices डिस्ट्रीब्यूशन पर लागू करेंगे ताकि outliers को अलग कर सकें।
prices, lower_limit, और upper_limit वैरिएबल पिछले अभ्यास से उपलब्ध हैं।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Anomaly Detection
अभ्यास निर्देश
is_lowerनाम का एक boolean मास्क बनाएँ, जो जाँचता है कि prices के मानlower_limitसे कम हैं या नहीं।is_higherनाम का एक boolean मास्क बनाएँ, जो जाँचता है कि prices के मानupper_limitसे अधिक हैं या नहीं।- दोनों मास्क को जोड़ें और boolean subsetting का उपयोग करके outliers को फ़िल्टर करें।
- मिले हुए outliers की संख्या प्रिंट करें।
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Create a mask for values lower than lower_limit
is_lower = ____
# Create a mask for values higher than upper_limit
is_higher = ____
# Combine the masks to filter for outliers
outliers = ____[____]
# Count and print the number of outliers
____