पहली बार LOF
LOF और KNN में अंतर सिर्फ़ आंतरिक एल्गोरिदम और method पैरामीटर के अभाव का है. पिछले अभ्यासों वाले females डेटासेट के scaled संस्करण पर contamination फ़िल्टरिंग का उपयोग करते हुए इससे outliers डिटेक्ट करने का अभ्यास करें.
डेटासेट females_transformed के रूप में लोड किया गया है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Anomaly Detection
अभ्यास निर्देश
- संबंधित
pyodमॉड्यूल सेLOFestimator इम्पोर्ट करें. - 0.3% contamination, 20 neighbors, और
n_jobs-1 के साथLOF()को instantiate करें. - एक boolean इंडेक्स बनाइए जो तब
Trueलौटाए जबlofसे लौटेlabels_1 के बराबर हों. is_outlierका उपयोग करकेfemales_transformedसे outliers को अलग करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Import LOF from its relevant module
from pyod.____ import ____
# Instantiate LOF and fit to females_transformed
lof = ____
lof.____
# Create a boolean index that checks for outliers
is_outlier = ____
# Isolate the outliers
outliers = ____
print(len(outliers))