Utilizarea z-scorurilor modificate cu PyOD
A venit momentul să folosești pyod pentru detectarea valorilor aberante. Vom folosi estimatorul MAD din pyod pentru a calcula z-scorurile modificate. Estimatorul utilizează deja funcția median_abs_deviation intern, deci nu este nevoie să repeți pașii anteriori.
Estimatorul MAD a fost deja importat din pyod.models.mad, iar datele sunt disponibile ca prices.
Acest exercițiu face parte din cursul
Detecția anomaliilor în Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Inițializează
MAD()cu unthresholdde 3,5. - Remodelează
pricespentru a-l face 2D. - Generează etichetele inlier/outlier pe
pricesprin antrenare și predicție simultană folosindmad. - Filtrează
labelspentru valorile aberante, care sunt marcate cu 1.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Initialize with a threshold of 3.5
mad = ____(____=____)
# Reshape prices to make it 2D
prices_reshaped = ____.____(-1, 1)
# Fit and predict outlier labels on prices_reshaped
labels = ____
# Filter for outliers
outliers = ____[____ == ____]
print(len(outliers))