Pontuações binarizadas
Vale a pena comparar o desempenho de mais de um algoritmo de detecção de anomalias antes de decidir qual usar.
Neste exercício, você vai construir duas pontuações binárias de anomalia com base no local outlier factor (LOF) e no isolation forest. O vetor de pontuações de isolamento iso_score gerado no exercício anterior já está carregado para você utilizar.
Este exercício faz parte do curso
Introduction to Anomaly Detection in R
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Scale the measurement columns of thyroid
scaled_thyroid_measurements <- ___(___)
# Create a LOF score for the measurements
lof_score <- ___(___, ___)