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
Python ile Anomali Tespiti
kursunun bir parçasıdırEgzersiz talimatları
- 20 komşu ile
LOF()örnekle. - Aykırı değer olasılıklarını
probsiçine hesapla. - Aykırı değer olasılığı %50'nin üzerinde olan yerlerde true dönen
is_outlieradlı bir boolean maske oluştur. is_outlierkullanarak aykırı değerlerifemales_transformediçinden filtrele.
Uygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
# 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))