外れ値の確率を保存する
estimators をループして外れ値の確率を生成するコードブロックを書き、アンサンブルの構築を続けましょう。
追加特徴量を含むスケーリング済みの apple データセットが利用できます。
この演習はコースの一部です
Anomaly Detection in Python
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。
estimators = [IForest(n_estimators=50), IForest(n_estimators=100)]
shape = (len(apple), len(estimators))
probability_scores = np.empty(shape=shape)
for ____, ____ in ____:
# Fit the estimator
____