เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

การเก็บค่าความน่าจะเป็นของ Outlier

สร้าง ensemble ต่อโดยเขียนบล็อกโค้ดที่วนลูปผ่าน estimators เพื่อสร้างค่าความน่าจะเป็นของ outlier

ชุดข้อมูล apple ที่ผ่านการ scale แล้วพร้อมกับฟีเจอร์เพิ่มเติมพร้อมใช้งานแล้ว

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

การตรวจจับความผิดปกติใน Python

ดูคอร์ส

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

estimators = [IForest(n_estimators=50), IForest(n_estimators=100)]

shape = (len(apple), len(estimators))
probability_scores = np.empty(shape=shape)

for ____, ____ in ____:
    # Fit the estimator
    ____
แก้ไขและรันโค้ด