Menggunakan modified z-scores dengan PyOD

Sekarang saatnya menggunakan pyod untuk mendeteksi pencilan. Kita memakai estimator MAD dari pyod untuk memanfaatkan modified z-scores. Estimator ini sudah menggunakan fungsi median_abs_deviation di balik layar, jadi tidak perlu mengulang langkah sebelumnya.

Estimator MAD sudah dimuat dari pyod.models.mad dan data tersedia sebagai prices.

Latihan ini merupakan bagian dari kursus

Deteksi Anomali dengan Python

Lihat Kursus

Instruksi latihan

Inisialisasi MAD() dengan threshold sebesar 3.5.
Ubah bentuk prices menjadi 2D.
Hasilkan label inlier/outlier pada prices dengan melakukan fitting dan prediksi secara bersamaan menggunakan mad.
Ambil subset labels untuk outlier, yang ditandai dengan nilai 1.

Latihan interaktif langsung praktik

Cobalah latihan ini dengan melengkapi kode contoh ini.

# 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))

Edit dan Jalankan Kode