Pontuação de anomalia
Sua visualização sugeriu que a doença da tireoide pode ser detectada a partir de medições hormonais anômalas.
Neste exercício, você vai usar uma isolation forest para gerar uma pontuação de anomalia para os níveis da tireoide e comparar essa pontuação com o verdadeiro status da doença.
Este exercício faz parte do curso
Introduction to Anomaly Detection in R
Instruções do exercício
- Ajuste uma isolation forest às medições hormonais de
thyroid. - Gere pontuações de anomalia para os dados de tireoide e adicione o resultado a
thyroidcomo a nova colunaiso_score. - Use a função
boxplot()para comparar a distribuição das pontuações entre pacientes com e sem doença da tireoide, usando a colunalabel.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Fit isolation forest
thyroid_forest <- iForest(___, ___ = 200, phi = 100)
# Anomaly score
thyroid$iso_score <- predict(thyroid_forest, ___)
# Boxplot of the anomaly score against labels
boxplot(___ ~ ___, ___, col = "olivedrab4")