3つの新規性検出器
いよいよ、いくつかの異常検出器を不整脈データセットで試せるようになりました。性能を確かめるために、まずラベルなしの学習用データで学習し、その後、テストデータに対して .score_samples() メソッドで出力を計算し、予測を正解ラベルと比較します。今回は、演習の一部として検出器をインポートする必要がありますが、X_train、X_test、y_train、y_test はこれまでどおりあらかじめ用意されています。
この演習はコースの一部です
Python で設計する Machine Learning ワークフロー
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。
# Import the novelty detector
from sklearn.____ import ____ as onesvm
# Fit it to the training data and score the test data
svm_detector = ____.____(X_train)
scores = svm_detector.____(X_test)