KNN pela primeira vez

Você vai praticar KNN pela primeira vez em uma versão do conjunto de dados Ansur Body Measurements para mulheres. A versão feminina também contém 95 colunas, mas apenas 1,9 mil observações.

O conjunto de dados foi carregado no ambiente como females.

Este exercício faz parte do curso

Detecção de Anomalias em Python

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Instruções do exercício

Importe o estimador KNN do módulo relevante do pyod.
Instancie um estimador KNN() com 0,5% de contaminação e 20 vizinhos como knn.
Crie um índice booleano chamado is_outlier que retorne True quando os labels_ de knn retornarem 1.
Isole os outliers de females usando is_outlier em outliers.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# 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))

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