Olasılıklarla LOF

Her zamanki gibi, seçtiğin contamination düzeyinin güvenilir olduğundan emin olmak için bir olasılık eşiğiyle aykırı değerleri filtrele. Sözdizimi KNN ile aynıdır.

LOF kestiricisi zaten içe aktarıldı ve females_transformed veri kümesi de hazır.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python ile Anomali Tespiti

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

20 komşu ile LOF() örnekle.
Aykırı değer olasılıklarını probs içine hesapla.
Aykırı değer olasılığı %50'nin üzerinde olan yerlerde true dönen is_outlier adlı bir boolean maske oluştur.
is_outlier kullanarak aykırı değerleri females_transformed içinden filtrele.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Instantiate an LOF with 20 neighbors and fit to the data
lof = ____
lof.____

# Calculate probabilities
probs = ____

# Create a boolean mask
is_outlier = ____

# Use the boolean mask to filter the outliers
outliers = ____

print(len(outliers))

Kodu Düzenle ve Çalıştır