Una semplice novelty
Trovi la novelty detection più utile dell’outlier detection, ma vuoi assicurarti che funzioni sull’esempio semplice che avevi creato prima. Questa volta userai una sequenza di trenta esempi tutti con valore 1.0 come set di training e proverai a vedere se l’esempio 10.0 viene etichettato come novelty. Hai accesso a pandas come pd e al modulo LocalOutlierFactor come lof.
Questo esercizio fa parte del corso
Progettare workflow di Machine Learning in Python
Istruzioni dell'esercizio
- Crea un DataFrame di pandas contenente trenta esempi tutti uguali a
1.0. - Inizializza un novelty detector basato su local outlier factor.
- Esegui il fit del detector sui dati di training.
- Produci l’etichetta di novelty del punto
10.0, convertito in DataFrame.
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# Create a list of thirty 1s and cast to a dataframe
X = ____([1.0]*30)
# Create an instance of a lof novelty detector
detector = lof(____)
# Fit the detector to the data
detector.____(____)
# Use it to predict the label of an example with value 10.0
print(detector.____(____(____)))