1. Learn
    2. /
  2. Cursuri
    3. /
  3. Proiectarea fluxurilor de lucru pentru Machine Learning în Python
Connected

exercițiu

Nu toate metricile sunt de acord

În exercițiul anterior ai văzut că nu toate metricile sunt de acord atunci când vine vorba de identificarea celor mai apropiați vecini. Dar înseamnă asta că ar putea să nu fie de acord nici în privința valorilor aberante? Decizi să testezi acest lucru. Folosești aceleași date ca înainte, de data aceasta introducându-le într-un detector de valori aberante bazat pe factorul local de anomalie. Modulul LocalOutlierFactor îți este disponibil sub numele lof, iar datele sunt disponibile ca features.

Instrucțiuni

100 XP
  • Detectează valorile aberante din features folosind metrica euclidean.
  • Detectează valorile aberante din features folosind metrica hamming.
  • Detectează valorile aberante din features folosind metrica jaccard.
  • Verifică dacă toate cele trei metrice sunt de acord asupra unei singure valori aberante.