Isolation Forest pada deret waktu
Jika Anda ingin menggunakan semua informasi yang tersedia, Anda dapat menyesuaikan pendeteksi pencilan multivariat pada seluruh himpunan data. Pendekatan multivariat juga memungkinkan Anda mengekstrak lebih banyak fitur dari deret waktu untuk meningkatkan kinerja model.
Latihlah membuat fitur baru dari DatetimeIndex dan menyesuaikan pendeteksi pencilan pada fitur-fitur tersebut menggunakan himpunan data apple, yang sudah dimuat dengan DatetimeIndex.
Ingat juga parameter random_state, yang dapat digunakan untuk menghasilkan hasil yang dapat direproduksi.
Latihan ini merupakan bagian dari kursus
Deteksi Anomali dengan Python
Latihan interaktif langsung praktik
Cobalah latihan ini dengan melengkapi kode contoh ini.
# Create three new features from the DatetimeIndex
apple['day_of_week'] = ____
apple['month'] = ____
apple['day_of_month'] = _____