Contamination ayarları
Son olarak, meşhur contamination parametresini ayarlama zamanı. Videodan gelen evaluate_outlier_classifier ve evaluate_regressor fonksiyonları senin için yüklendi. Aşağıda inceleyebilirsin.
def evaluate_outlier_classifier(model, data):
# Get labels
labels = model.fit_predict(data)
# Return inliers
return data[labels == 0]
def evaluate_regressor(inliers):
X = inliers.drop("price", axis=1)
y = inliers[['price']]
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=10)
lr = LinearRegression()
lr.fit(X_train, y_train)
preds = lr.predict(X_test)
rmse = root_mean_squared_error(y_test, preds)
return round(rmse, 3)
airbnb_df olarak yüklenmiş olan US Airbnb Listings veri kümesinin bir örneğini kullanacaksın.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python ile Anomali Tespiti
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Create a list of contaminations and an empty dictionary
contaminations = ____
scores = ____