確率の集約としきい値処理
アンサンブルでは、さまざまな集約方法が利用できます。最も一般的なのは算術平均と中央値です。
ほとんどの場合は平均を使えますが、estimators に少なくとも3つ以上の分類器がある場合には中央値を使うのが適しています。
算術平均を使って、apple データセットから外れ値を除外しましょう。probability_scores と apple は前の演習から利用可能です。NumPy も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
演習の手順
probability_scoresの行方向の平均を求めます。- 確率が 0.75 を超えるときに True となるブールマスクを作成します。
is_outlierマスクを使って外れ値を抽出します。
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。
# Find the mean across rows
mean_probs = ____
# Create a boolean mask that uses a 75% threshold
is_outlier = ____
# Use the mask to filter outliers from apple
outliers = ____
print(len(outliers))