ロバスト z スコアを計算する

Chapter 1 で使用したデータセット transfers をもう一度見てみましょう。このデータセットには 222 件の取引が含まれ、変数 fraud_flag が 1 のものとして示された既知の不正が 4 件あります。頻度（frequency）と最新性（recency）の特徴量はすでに学習しました。今回は変数 amount のみに注目し、この変数に対して単変量の外れ値検出手法を適用して不正を検知してみます。

データセットの構造を思い出したいときは、必要に応じてコンソールで探索してみてください。前の動画で紹介した関数は、スライドも参照できます。