IForest로 이상치 탐지하기
IForest는 견고한 추정기로, 어떤 데이터셋에서도 몇 줄의 코드만으로 이상치를 탐지할 수 있어요. 문법이 익숙하게 느껴질 수 있는데, sklearn 문법과 아주 비슷하기 때문입니다.
Big Mart Sales 데이터의 전체 버전이 big_mart로 로드되어 있어요. 콘솔에서 살펴보세요.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 이상치 탐지
연습 안내
pyod에서IForest추정기를 가져오세요.- 기본 매개변수로
IForest()를 초기화하세요. - 추정기를 학습하고
big_mart에 대해 동시에 예측을 생성하여 결과를labels에 저장하세요. pandas서브세팅을 사용해big_mart에서 이상치만 필터링하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Import IForest from pyod
from pyod.____ import ____
# Initialize an instance with default parameters
iforest = ____
# Generate outlier labels
labels = ____
# Filter big_mart for outliers
outliers = ____
print(outliers.shape)