異常スコア
可視化の結果から、甲状腺ホルモンの異常値によって甲状腺疾患を検出できそうだと分かりました。
この演習では、アイソレーションフォレストを使って甲状腺レベルの異常スコアを算出し、そのスコアを実際の疾患ラベルと比較します。
この演習はコースの一部です
Rで学ぶ異常検知入門
演習の手順
thyroidのホルモン測定値にアイソレーションフォレストを適合させます。- 甲状腺データの異常スコアを生成し、結果を新しい列
iso_scoreとしてthyroidに追加します。 boxplot()関数を使い、label列を用いて、甲状腺疾患の有無でスコア分布を比較します。
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。
# Fit isolation forest
thyroid_forest <- iForest(___, ___ = 200, phi = 100)
# Anomaly score
thyroid$iso_score <- predict(thyroid_forest, ___)
# Boxplot of the anomaly score against labels
boxplot(___ ~ ___, ___, col = "olivedrab4")