KNN cu probabilități de outlier

Deoarece nu ne putem baza complet pe rezultatul obținut cu contamination, să verificăm rezultatele folosind probabilitățile de outlier. Acestea sunt mai de încredere.

Setul de date a fost încărcat ca females, iar estimatorul KNN este deja importat.

Acest exercițiu face parte din cursul

Detecția anomaliilor în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Instanțiază KNN cu 20 de vecini.
Calculează probabilitățile de outlier.
Creează o mască booleană care returnează valori adevărate acolo unde probabilitatea de outlier depășește 55%.
Folosește is_outlier pentru a filtra outlierii din females.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Instantiate a KNN with 20 neighbors and fit to `females`
knn = ____
knn.____

# Calculate probabilities
probs = ____

# Create a boolean mask
is_outlier = ____

# Use the boolean mask to filter the outliers
outliers = ____

print(len(outliers))

Editează și rulează codul