n_estimators 선택하기
n_estimators는 모델 성능에 가장 큰 영향을 주는 하이퍼파라미터예요. IForest에 충분한 트리를 구축하면, 이상치를 정상 데이터 포인트와 분리할 수 있을 만큼 알고리즘의 일반화 능력이 확보됩니다. 최적의 트리 개수는 데이터셋 크기에 따라 달라지며, 너무 크거나 작으면 예측이 부정확해질 수 있어요.
pyod의 IForest와 함께 미리 로드된 big_mart 데이터셋에서 n_estimators를 설정하는 연습을 해 보세요.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 이상치 탐지
연습 안내
- 300개의 iTree로
IForest()추정기를 생성하세요. - 생성한 인스턴스를
big_mart에 맞춰 학습(fit)하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Create an IForest with 300 trees
iforest = ____
# Fit to the Big Mart sales data
____