Три детектора новизны
Теперь у вас достаточно знаний, чтобы протестировать несколько детекторов аномалий на наборе данных об аритмии. Для оценки их производительности вы обучите их на неразмеченной обучающей выборке, а затем сравните их предсказания с истинными метками на тестовых данных с помощью метода .score_samples(). На этот раз вам потребуется самостоятельно импортировать детекторы в рамках упражнения. Данные X_train, X_test, y_train, y_test уже загружены в обычном порядке.
Это упражнение является частью курса
Проектирование рабочих процессов машинного обучения на Python
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Import the novelty detector
from sklearn.____ import ____ as onesvm
# Fit it to the training data and score the test data
svm_detector = ____.____(X_train)
scores = svm_detector.____(X_test)