Contaminarea LoF
Consultantul tău medical de la startup-ul de aritmie te informează că datele de antrenament ar putea să nu conțină toate tipurile posibile de aritmie. Cum vei detecta aceste alte tipuri fără niciun exemplu etichetat? Oare un detector de anomalii ar putea diferenția între starea sănătoasă și cea patologică fără acces la etichete? Mai întâi, experimentează cu parametrul de contaminare pentru a-i observa efectul asupra matricei de confuzie. Ai LocalOutlierFactor disponibil ca lof, numpy ca np, etichetele ca ground_truth codificate în -1 și 1 exact ca ieșirea factorului local de outlieri, și datele de antrenament neetichetate ca X.
Acest exercițiu face parte din cursul
Proiectarea fluxurilor de lucru pentru Machine Learning în Python
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Fit the local outlier factor and output predictions
preds = lof().____(X)
# Print the confusion matrix
print(____(ground_truth, preds))