1. 学ぶ
    2. /
  2. コース
    3. /
  3. Anomaly Detection in Python
Connected

演習

手動の外れ値アンサンブル - 配列の作成

アンサンブルとは、1つ以上のMachine Learningモデルを組み合わせて、予測をより堅牢にするための手法です。外れ値アンサンブルを手作業で作るには慣れが必要です。そこで、ここでは3つのステップで進めます。

この演習では、推定器（estimator）のリストと、確率スコアを保存するための空の配列を作成します。

IForest と、NumPy（np）が利用できます。

指示1 / 2

undefined XP
    1
    2
  • estimators という名前のリストを作成し、2つの IForest インスタンス（iTree が50本のものと100本のもの）を含めてください。