1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Wykrywanie anomalii w Pythonie
Connected

ćwiczenie

LOF po raz pierwszy

LOF różni się od KNN jedynie wewnętrznym algorytmem oraz brakiem parametru method. Przećwicz wykrywanie wartości odstających za pomocą filtrowania według zanieczyszczenia na przeskalowanej wersji zbioru danych females z poprzednich ćwiczeń.

Zbiór danych został wczytany jako females_transformed.

Instrukcje

100 XP
  • Zaimportuj estymator LOF z odpowiedniego modułu biblioteki pyod.
  • Utwórz instancję LOF() z zanieczyszczeniem 0,3%, 20 sąsiadami i parametrem n_jobs ustawionym na -1.
  • Stwórz indeks logiczny, który zwraca wartości True wtedy, gdy labels_ zwrócone przez lof są równe 1.
  • Wyizoluj wartości odstające z females_transformed za pomocą is_outlier.