LOF cu probabilități de anomalie
Ca întotdeauna, verifică dacă nivelul de contaminare ales este de încredere, filtrând anomaliile cu un prag de probabilitate. Sintaxa este aceeași ca la KNN.
Estimatorul LOF a fost deja importat, iar setul de date females_transformed este și el disponibil.
Acest exercițiu face parte din cursul
Detecția anomaliilor în Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Instanțiază
LOF()cu 20 de vecini. - Calculează probabilitățile de anomalie și stochează-le în
probs. - Creează o mască booleană numită
is_outlier, care returnează valori adevărate acolo unde probabilitatea de anomalie depășește 50%. - Folosește
is_outlierpentru a filtra anomaliile dinfemales_transformed.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Instantiate an LOF with 20 neighbors and fit to the data
lof = ____
lof.____
# Calculate probabilities
probs = ____
# Create a boolean mask
is_outlier = ____
# Use the boolean mask to filter the outliers
outliers = ____
print(len(outliers))