n_estimators を選ぶ
n_estimators はモデル性能に最も影響するパラメータです。IForest に十分な本数の木を持たせることで、外れ値を通常のデータポイントから分離できるだけの汎化力を確保できます。最適な木の本数はデータセットのサイズに依存し、多すぎても少なすぎても予測精度が下がります。
pyod の IForest とともに読み込まれている big_mart データセットで、n_estimators の設定を練習しましょう。
この演習はコースの一部です
Anomaly Detection in Python
演習の手順
- 300 本の iTrees を持つ
IForest()推定器を作成します。 - そのインスタンスを
big_martに適合させます。
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。
# Create an IForest with 300 trees
iforest = ____
# Fit to the Big Mart sales data
____