O noutate simplă
Consideri că detecția noutăților este mai utilă decât detecția anomaliilor, dar vrei să te asiguri că funcționează pe exemplul simplu pe care l-ai construit anterior. De această dată vei folosi o secvență de treizeci de exemple cu valoarea 1.0 ca set de antrenament și vei verifica dacă exemplul 10.0 este etichetat drept noutate. Ai acces la pandas sub aliasul pd și la modulul LocalOutlierFactor sub aliasul lof.
Acest exercițiu face parte din cursul
Proiectarea fluxurilor de lucru pentru Machine Learning în Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Creează un DataFrame pandas care conține treizeci de exemple cu valoarea
1.0. - Inițializează un detector de noutăți bazat pe factorul local de anomalie.
- Antrenează detectorul pe datele de antrenament.
- Afișează eticheta de noutate a punctului de date
10.0, convertit într-un DataFrame.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Create a list of thirty 1s and cast to a dataframe
X = ____([1.0]*30)
# Create an instance of a lof novelty detector
detector = lof(____)
# Fit the detector to the data
detector.____(____)
# Use it to predict the label of an example with value 10.0
print(detector.____(____(____)))