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  3. Anomaly Detection in Python
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演習

時系列へのIsolation Forest

利用可能なすべての情報を使いたい場合は、データセット全体に対して多変量の外れ値検出器を適合させることができます。多変量アプローチでは、時系列からより多くの特徴量を抽出して、モデル性能を高めることも可能です。

すでに DatetimeIndex が設定されている apple データセットを使って、DatetimeIndex から新しい特徴量を作成し、それらに外れ値検出器を適合させる練習をしましょう。

また、再現可能な結果を得るために使用できる random_state パラメータも思い出してください。

指示1 / 4

undefined XP
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  • DatetimeIndex から day_of_week、month、day_of_month の3つの新しい特徴量を作成してください。