ÎncepețiÎncepe gratuit

Alegerea n_estimators

n_estimators este parametrul care influențează cel mai mult performanța modelului. Construind IForest cu suficienți arbori, te asiguri că algoritmul are suficientă putere de generalizare pentru a izola valorile aberante față de punctele de date normale. Numărul optim de arbori depinde de dimensiunea setului de date – un număr prea mare sau prea mic va duce la predicții inexacte.

Exersează setarea n_estimators pe setul de date big_mart, care a fost deja încărcat împreună cu IForest din pyod.

Acest exercițiu face parte din cursul

Detecția anomaliilor în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Creează un estimator IForest() cu 300 de iTrees.
  • Antrenează instanța pe big_mart.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Create an IForest with 300 trees
iforest = ____

# Fit to the Big Mart sales data
____
Editează și rulează codul