확률과 함께 LOF 사용하기
항상 그렇듯이, 선택한 contamination 수준이 신뢰할 만한지 이상치 확률 임계값으로 필터링해 확인하세요. 구문은 KNN에서와 동일해요.
LOF 추정기는 이미 임포트되어 있고, females_transformed 데이터셋도 준비되어 있어요.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 이상치 탐지
연습 안내
- 이웃 수를 20으로 하여
LOF()를 인스턴스화하세요. - 이상치 확률을 계산해
probs에 저장하세요. - 이상치 확률이 50%를 넘는 위치에서 참을 반환하는 불리언 마스크
is_outlier를 생성하세요. is_outlier를 사용해females_transformed에서 이상치만 필터링하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Instantiate an LOF with 20 neighbors and fit to the data
lof = ____
lof.____
# Calculate probabilities
probs = ____
# Create a boolean mask
is_outlier = ____
# Use the boolean mask to filter the outliers
outliers = ____
print(len(outliers))