ÎncepețiÎncepe gratuit

Un outlier simplu

Când întâlnești un nou tip de algoritm, cel mai bun punct de plecare este să îl testezi pe un exemplu foarte simplu. Așadar, creezi o listă cu treizeci de valori egale cu 1.0 și o singură valoare egală cu 10.0, pe care te aștepți să fie marcată ca outlier. Pentru a te asigura că folosești corect algoritmul, convertești lista într-un dataframe pandas și o transmiți algoritmului de factor local de outlierness. pandas este disponibil ca pd.

Acest exercițiu face parte din cursul

Proiectarea fluxurilor de lucru pentru Machine Learning în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Importă modulul LocalOutlierFactor sub aliasul lof pentru comoditate.
  • Creează o listă cu treizeci de 1-uri urmată de un 10, [1.0, 1.0, ..., 1.0, 10.0].
  • Convertește lista într-un data frame.
  • Afișează scorurile de outlier produse de algoritmul de factor local de outlierness.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Import the LocalOutlierFactor module
from sklearn.____ import ____ as lof

# Create the list [1.0, 1.0, ..., 1.0, 10.0] as explained
x = ____*30
x.____(10)

# Cast to a data frame
X = pd.____(x)

# Fit the local outlier factor and print the outlier scores
print(lof().____(X))
Editează și rulează codul