처음 만나는 KNN
여성 대상 Ansur Body Measurements 데이터셋 버전으로 처음 KNN을 연습해 볼 거예요. 이 여성 버전에는 열이 95개이고 관측치는 1.9천 개뿐이에요.
데이터셋은 환경에 females로 로드되어 있어요.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 이상치 탐지
연습 안내
- 관련
pyod모듈에서KNN추정기를 임포트하세요. - contamination을 0.5%로, 이웃 수를 20으로 지정한
KNN()추정기를knn으로 인스턴스화하세요. knn의labels_가 1일 때True를 반환하는 불리언 인덱스is_outlier를 만드세요.is_outlier를 사용해females에서 이상치만 골라outliers에 저장하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Import KNN from the relevant pyod module
from pyod.____ import ____
# Instantiate KNN and fit to females
knn = KNN(____, ____, n_jobs=-1)
knn.____
# Create a boolean index that checks for outliers
is_outlier = ____
# Isolate the outliers
outliers = ____
print(len(outliers))