Trzy detektory nowości
Wiesz już wystarczająco dużo, aby przetestować kilka detektorów anomalii na zbiorze danych dotyczącym arytmii. Aby ocenić ich skuteczność, wytrenuj je na nieoznakowanym zbiorze treningowym, a następnie porównaj ich predykcje z prawdziwymi etykietami na zbiorze testowym – używając metody .score_samples(). W tym ćwiczeniu samodzielnie zaimportujesz detektory, ale dane X_train, X_test, y_train, y_test są już wczytane jak zwykle.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Projektowanie przepływów pracy uczenia maszynowego w Pythonie
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Import the novelty detector
from sklearn.____ import ____ as onesvm
# Fit it to the training data and score the test data
svm_detector = ____.____(X_train)
scores = svm_detector.____(X_test)