はじめての KNN

はじめて KNN を、Ansur Body Measurements データセットの女性版で練習します。女性版は列が 95 本、観測は約 1.9k 件です。

データセットは females として環境に読み込まれています。

この演習はコースの一部です

Anomaly Detection in Python

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演習の手順

該当する pyod モジュールから KNN 推定器をインポートします。
汚染率 0.5%、近傍数 20 で KNN() をインスタンス化し、knn として作成します。
knn の labels_ が 1 のときに True を返すブール型インデックス is_outlier を作成します。
is_outlier を使って females から外れ値だけを抽出し、outliers に格納します。

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。

# Import KNN from the relevant pyod module
from pyod.____ import ____

# Instantiate KNN and fit to females
knn = KNN(____, ____, n_jobs=-1)
knn.____

# Create a boolean index that checks for outliers
is_outlier = ____

# Isolate the outliers
outliers = ____

print(len(outliers))

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