外れ値検出のためのヒストグラム
ヒストグラムは外れ値を見つけるのに有効な可視化手法です。適切なビン数を選ぶと、外れ値が見えやすくなります。観測数の平方根をヒストグラムのビン数とするのが経験則として知られています。通常、もっとも高さの低いビンに外れ値が入ります。
この演習では、前の演習で使った prices のヒストグラムを描画します。numpy と matplotlib.pyplot は標準のエイリアスで利用可能です。
この演習はコースの一部です
Anomaly Detection in Python
演習の手順
pricesの「長さ」の平方根を求め、n_binsとして保存します。n_binsを整数に変換します。- ビン数を
n_binsに設定して、pricesのヒストグラムを作成します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Find the square root of the length of prices
n_bins = ____
# Cast to an integer
n_bins = ____(____)
plt.figure(figsize=(8, 4))
# Create a histogram
plt.____(____, ____=____, color='red')
plt.show()