Використання модифікованих z-оцінок з PyOD
Час застосувати pyod до викидів. Ми використаємо оцінювач MAD з pyod, щоб застосувати модифіковані z-оцінки. Цей оцінювач уже використовує під капотом функцію median_abs_deviation, тож повторювати попередні кроки не потрібно.
Оцінювач MAD уже імпортовано з pyod.models.mad, а дані доступні як prices.
Ця вправа є частиною курсу
Виявлення аномалій у Python
Інструкції до вправи
- Ініціалізуйте
MAD()з параметромthreshold= 3,5. - Змініть форму
prices, щоб зробити його двовимірним. - Згенеруйте мітки внутрішніх/зовнішніх точок для
prices, одночасно навчаючи й прогнозуючи за допомогоюmad. - Виберіть підмножину
labelsдля викидів, які позначені як 1.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Initialize with a threshold of 3.5
mad = ____(____=____)
# Reshape prices to make it 2D
prices_reshaped = ____.____(-1, 1)
# Fit and predict outlier labels on prices_reshaped
labels = ____
# Filter for outliers
outliers = ____[____ == ____]
print(len(outliers))