Kontaminasi LoF
Penasihat medis Anda di startup aritmia memberi tahu bahwa data pelatihan Anda mungkin tidak memuat semua jenis aritmia yang mungkin. Bagaimana Anda akan mendeteksi jenis lain tersebut tanpa contoh berlabel? Mungkinkah sebuah pendeteksi anomali membedakan mana yang sehat dan tidak sehat tanpa akses ke label? Namun pertama-tama, Anda akan bereksperimen dengan parameter kontaminasi untuk melihat dampaknya pada confusion matrix. Anda memiliki LocalOutlierFactor sebagai lof, numpy sebagai np, label sebagai ground_truth yang dikodekan dalam -1 dan 1 sama seperti keluaran local outlier factor, serta data pelatihan tanpa label sebagai X.
Latihan ini merupakan bagian dari kursus
Merancang Alur Kerja Machine Learning di Python
Latihan interaktif langsung praktik
Cobalah latihan ini dengan melengkapi kode contoh ini.
# Fit the local outlier factor and output predictions
preds = lof().____(X)
# Print the confusion matrix
print(____(ground_truth, preds))