เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

การเลือกค่า n_estimators

n_estimators คือพารามิเตอร์ที่ส่งผลต่อประสิทธิภาพของโมเดลมากที่สุด การสร้าง IForest ด้วยจำนวนต้นไม้ที่เพียงพอช่วยให้อัลกอริทึมมีความสามารถในการวางนัยทั่วไปมากพอที่จะแยก Outlier ออกจากจุดข้อมูลปกติได้ จำนวนต้นไม้ที่เหมาะสมขึ้นอยู่กับขนาดของชุดข้อมูล และหากกำหนดค่าสูงหรือต่ำเกินไปจะทำให้การทำนายไม่แม่นยำ

ฝึกการตั้งค่า n_estimators บนชุดข้อมูล big_mart ซึ่งโหลดไว้ให้แล้วพร้อมกับ IForest จาก pyod

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

การตรวจจับความผิดปกติใน Python

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • สร้างตัวประมาณ IForest() ด้วย 300 iTree
  • Fit อินสแตนซ์เข้ากับ big_mart

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# Create an IForest with 300 trees
iforest = ____

# Fit to the Big Mart sales data
____
แก้ไขและรันโค้ด