Prima utilizare a KNN

Vei exersa KNN pentru prima dată pe o versiune a setului de date Ansur Body Measurements pentru femei. Versiunea pentru femei conține tot 95 de coloane, dar doar 1.900 de observații.

Setul de date a fost încărcat în mediu sub numele females.

Acest exercițiu face parte din cursul

Detecția anomaliilor în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Importă estimatorul KNN din modulul corespunzător din pyod.
Instanțiază un estimator KNN() cu o contaminare de 0,5% și 20 de vecini, sub numele knn.
Creează un index boolean numit is_outlier care returnează True atunci când labels_ al lui knn returnează 1.
Izolează valorile aberante din females folosind is_outlier și salvează-le în outliers.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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))

Editează și rulează codul