BaşlayınÜcretsiz başlayın

Basit bir aykırı değer

Yeni bir algoritma türüyle ilk kez karşılaştığında, onu çok basit bir örnekle denemek her zaman iyi bir fikirdir. Bu yüzden, değeri 1.0 olan otuz örnek ve değeri 10.0 olan tek bir örnek içeren bir liste oluşturmayı seçiyorsun; bunun aykırı değer olarak işaretlenmesini bekliyorsun. Algoritmayı doğru kullandığından emin olmak için listeyi bir pandas veri çerçevesine dönüştürüp yerel aykırı değer faktörü algoritmasına veriyorsun. pandas sana pd olarak sunuluyor.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python'da Machine Learning İş Akışları Tasarlama

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • Kolaylık olması için LocalOutlierFactor modülünü lof olarak içe aktar.
  • Otuz tane 1 ve ardından bir 10 içeren bir liste oluştur: [1.0, 1.0, ..., 1.0, 10.0].
  • Listeyi bir veri çerçevesine dönüştür.
  • Yerel aykırı değer faktörü algoritmasının ürettiği aykırılık puanlarını yazdır.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Import the LocalOutlierFactor module
from sklearn.____ import ____ as lof

# Create the list [1.0, 1.0, ..., 1.0, 10.0] as explained
x = ____*30
x.____(10)

# Cast to a data frame
X = pd.____(x)

# Fit the local outlier factor and print the outlier scores
print(lof().____(X))
Kodu Düzenle ve Çalıştır