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演習

IForestで分類する別の方法

これまで、.fit_predict() メソッドを使って IForest を学習し、同時に予測を生成してきました。しかし、pyod のドキュメントでは、まず fit 関数で学習し、便利な属性から外れ値/外れ値でない labels_ にアクセスする方法が推奨されています。

この手順を big_mart データセットで練習します。

指示

100 XP
  • IForest() 推定器を big_mart に対して学習します（fit のみ）。
  • 学習時のラベルにアクセスして、labels として保存します。
  • pandas の部分選択で big_mart をフィルタリングし、外れ値のみを outliers に保存します。