एक सरल आउट्लायर
जब आप किसी नए प्रकार के एल्गोरिदम से पहली बार मिलते हैं, तो उसे एक बहुत सरल उदाहरण पर आज़माना हमेशा अच्छा रहता है। इसलिए आप एक सूची बनाते हैं जिसमें तीस उदाहरणों का मान 1.0 है और सिर्फ एक उदाहरण का मान 10.0 है, जो आपके अनुसार आउट्लायर के रूप में फ़्लैग होना चाहिए। यह सुनिश्चित करने के लिए कि आप एल्गोरिदम सही तरीके से उपयोग कर रहे हैं, आप सूची को pandas डेटा फ्रेम में बदलते हैं और उसे Local Outlier Factor एल्गोरिदम में देते हैं। pandas आपके लिए pd नाम से उपलब्ध है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो डिज़ाइन करना
अभ्यास निर्देश
- सुविधा के लिए
LocalOutlierFactorमॉड्यूल कोlofनाम से import करें. - तीस
1के बाद एक10वाली सूची बनाएँ,[1.0, 1.0, ..., 1.0, 10.0]. - सूची को डेटा फ्रेम में cast करें.
- Local Outlier Factor एल्गोरिदम द्वारा निकाले गए आउट्लायर स्कोर प्रिंट करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Import the LocalOutlierFactor module
from sklearn.____ import ____ as lof
# Create the list [1.0, 1.0, ..., 1.0, 10.0] as explained
x = ____*30
x.____(10)
# Cast to a data frame
X = pd.____(x)
# Fit the local outlier factor and print the outlier scores
print(lof().____(X))