IForest ile sınıflandırmanın alternatif yolu
Şu ana kadar IForest modelini aynı anda eğitmek ve tahmin üretmek için .fit_predict() yöntemini kullandın. Ancak, pyod dokümantasyonu önce fit fonksiyonunu kullanmayı ve uygun bir öznitelik aracılığıyla içörnek/dışörnek labels_ etiketlerine erişmeyi önerir.
Bunu big_mart veri kümesi üzerinde uygulayacaksın.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python ile Anomali Tespiti
Egzersiz talimatları
IForest()kestiricisinibig_martüzerinde eğit (yalnızcafit).- Eğitim etiketlerine eriş ve
labelsolarak kaydet. - Aykırı değerleri
outliersiçine filtrelemek içinbig_martüzerindepandasalt kümelemeyi kullan.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
iforest = IForest(n_estimators=200)
# Fit (only fit) it to the Big Mart sales
____
# Access the labels_ for the data
labels = iforest.____
# Filter outliers from big_mart
outliers = ____[____]
print(len(outliers))