ćwiczenie

Alternatywny sposób klasyfikowania z IForest

Do tej pory do dopasowania modelu IForest i generowania predykcji jednocześnie używano metody .fit_predict(). Dokumentacja pyod sugeruje jednak najpierw wywołanie funkcji fit, a następnie odczytanie etykiet wartości typowych i odstających (labels_) za pomocą wygodnego atrybutu.

Przećwicz to na zbiorze danych big_mart.

Instrukcje

100 XP

Dopasuj (tylko fit) estymator IForest() do zbioru big_mart.
Pobierz etykiety treningowe i zapisz je jako labels.
Użyj filtrowania pandas na zbiorze big_mart, aby wyodrębnić wartości odstające do zmiennej outliers.

.css-6su6fj{-webkit-flex-shrink:0;-ms-flex-negative:0;flex-shrink:0;}ćwiczenie

Instrukcje

ćwiczenie