LoF の contamination

不整脈系スタートアップの医療アドバイザーから、トレーニングデータには存在しうる不整脈の全タイプが含まれていないかもしれないと知らされました。ラベル付きの例がまったくない状態で、どうやって他のタイプを検出すればよいのでしょうか？アノマリ検出器は、ラベルがなくても健康と不健康を見分けられるでしょうか？まずは、混同行列への影響を見るために contamination パラメータを試してみます。LocalOutlierFactor は lof、numpy は np、ラベルは ground_truth に -1 と 1（local outlier factor の出力と同じ）でエンコードされ、ラベルなしの学習データは X とします。