간단한 이상치
새로운 종류의 알고리즘을 처음 접할 때는 아주 단순한 예제로 시험해 보는 것이 좋아요. 값이 1.0인 예시 서른 개와 값이 10.0인 예시 하나를 담은 리스트를 만들어, 10.0이 이상치로 표시되는지 확인해 보려고 합니다. 알고리즘을 올바르게 사용하고 있는지 점검하기 위해 리스트를 pandas 데이터프레임으로 변환한 뒤, local outlier factor 알고리즘에 입력하세요. pandas는 pd로 제공돼요.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 설계하는 Machine Learning 워크플로
연습 안내
- 편의를 위해
LocalOutlierFactor모듈을lof로 임포트하세요. 1서른 개 뒤에10이 오도록 리스트를 만드세요. 예:[1.0, 1.0, ..., 1.0, 10.0].- 리스트를 데이터 프레임으로 캐스팅하세요.
- local outlier factor 알고리즘이 생성한 이상치 점수를 출력하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Import the LocalOutlierFactor module
from sklearn.____ import ____ as lof
# Create the list [1.0, 1.0, ..., 1.0, 10.0] as explained
x = ____*30
x.____(10)
# Cast to a data frame
X = pd.____(x)
# Fit the local outlier factor and print the outlier scores
print(lof().____(X))