이상치 확률 사용하기
contamination으로 이상치를 분리하는 또 다른 방법은 이상치 확률을 사용하는 것입니다. 이 방법의 장점은 임의의 확률 임계값을 선택할 수 있어, 예측에 대해 원하는 만큼 높은 신뢰 수준을 설정할 수 있다는 점입니다.
IForest와 big_mart는 이미 로드되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 이상치 탐지
연습 안내
- 정상치와 이상치의 확률을 모두 계산하세요.
- 이상치에 대한 확률을
outlier_probs로 추출하세요. outlier_probs에 70% 임계값을 적용해 이상치를outliers로 필터링하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
iforest = IForest(random_state=10).fit(big_mart)
# Calculate probabilities
probs = iforest.____
# Extract the probabilities for outliers
outlier_probs = ____[____]
# Filter for when the probability is higher than 70%
outliers = ____[____]
print(len(outliers))