KNN po raz pierwszy

Ćwiczysz KNN po raz pierwszy – na wersji zbioru danych Ansur Body Measurements dotyczącej kobiet. Ta wersja zawiera również 95 kolumn, ale tylko około 1900 obserwacji.

Zbiór danych został wczytany do środowiska jako females.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Wykrywanie anomalii w Pythonie

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

Zaimportuj estymator KNN z odpowiedniego modułu biblioteki pyod.
Utwórz instancję estymatora KNN() z zanieczyszczeniem na poziomie 0,5% i 20 sąsiadami, zapisując ją jako knn.
Utwórz indeks logiczny o nazwie is_outlier, który zwraca True, gdy labels_ obiektu knn przyjmuje wartość 1.
Wyodrębnij wartości odstające ze zbioru females, używając is_outlier, i zapisz je jako outliers.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# Import KNN from the relevant pyod module
from pyod.____ import ____

# Instantiate KNN and fit to females
knn = KNN(____, ____, n_jobs=-1)
knn.____

# Create a boolean index that checks for outliers
is_outlier = ____

# Isolate the outliers
outliers = ____

print(len(outliers))

Edytuj i uruchom kod