Contamination seçimi
Kod uygulaması sadece birkaç satır olsa da, uygun contamination değerini bulmak dikkat ister.
contamination parametresinin yalnızca IForst sonuçlarını etkilediğini hatırla. IForest ham anomali puanlarını oluşturduktan sonra, contamination en yüksek n% anomali puanını aykırı değer olarak seçmek için kullanılır. Örneğin, %5 contamination, anomali puanları en yüksek olan gözlemlerin %5'ini aykırı olarak seçecektir.
Bir sonraki videoda bazı ayar yöntemlerini tartışacağız; şimdilik bu parametreye keyfi bir değer vermeyi pratik edeceksin.
Veriler big_mart olarak yüklendi.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python ile Anomali Tespiti
Egzersiz talimatları
%5contaminationile birIForest()kestiricisi oluştur.- Örneği Big Mart satış verilerine fit et.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
from pyod.models.iforest import IForest
# Instantiate an instance with 5% contamination
iforest = ____
# Fit IForest to Big Mart sales data
____