처음 만나는 LOF
LOF는 내부 알고리즘과 method 매개변수가 없다는 점을 제외하면 KNN과 동일해요. 이전 연습에서 사용한 females 데이터셋의 스케일된 버전에 contamination 필터링을 적용해, 이를 사용해 이상치를 탐지해 보세요.
데이터셋은 females_transformed로 로드되어 있어요.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 이상치 탐지
연습 안내
- 관련
pyod모듈에서LOF추정기를 임포트하세요. - contamination 0.3%, 이웃 수 20,
n_jobs를 -1로 설정하여LOF()를 인스턴스화하세요. lof에서 반환된labels_가 1과 같을 때True가 되는 불리언 인덱스(is_outlier)를 만드세요.is_outlier를 사용해females_transformed에서 이상치만 분리하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Import LOF from its relevant module
from pyod.____ import ____
# Instantiate LOF and fit to females_transformed
lof = ____
lof.____
# Create a boolean index that checks for outliers
is_outlier = ____
# Isolate the outliers
outliers = ____
print(len(outliers))