Storing outlier probabilities
Continue building the ensemble by writing the code block that loops over estimators and generates outlier probabilities.
The scaled apple dataset with extra features is available.
Deze oefening maakt deel uit van de cursus
Anomaly Detection in Python
Praktische interactieve oefening
Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.
estimators = [IForest(n_estimators=50), IForest(n_estimators=100)]
shape = (len(apple), len(estimators))
probability_scores = np.empty(shape=shape)
for ____, ____ in ____:
# Fit the estimator
____