Aan de slagGa gratis aan de slag

Een eenvoudige novelty

Je vindt novelty detection nuttiger dan outlier detection, maar je wilt zeker weten dat het werkt op het simpele voorbeeld dat je eerder bedacht. Deze keer gebruik je een reeks van dertig voorbeelden, allemaal met waarde 1.0, als trainingsset, en kijk je of het voorbeeld 10.0 als novelty wordt gelabeld. Je hebt toegang tot pandas als pd, en tot de module LocalOutlierFactor als lof.

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Machine Learning-workflows ontwerpen in Python

Cursus bekijken

Oefeninstructies

  • Maak een pandas-DataFrame met dertig voorbeelden die allemaal gelijk zijn aan 1.0.
  • Initialiseer een local outlier factor novelty detector.
  • Fit de detector op de trainingsdata.
  • Geef het noveltylabel van het datapunt 10.0 als output, gecast naar een DataFrame.

Praktische interactieve oefening

Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.

# Create a list of thirty 1s and cast to a dataframe
X = ____([1.0]*30)

# Create an instance of a lof novelty detector
detector = lof(____)

# Fit the detector to the data
detector.____(____)

# Use it to predict the label of an example with value 10.0
print(detector.____(____(____)))
Code bewerken en uitvoeren