Вибір contamination
Хоча реалізація коду займає лише кілька рядків, добір відповідного значення параметра contamination потребує уваги.
Згадайте, що параметр contamination впливає лише на результати IForest. Після того як IForest згенерує сирі бали аномальності, contamination використовується, щоб вибрати верхні n% балів як викиди. Наприклад, 5% contamination вибере спостереження з найвищими 5% балів аномальності як викиди.
Хоч ми й обговоримо деякі методи налаштування в наступному відео, зараз ви попрактикуєтеся встановлювати довільне значення для цього параметра.
Дані завантажено як big_mart.
Ця вправа є частиною курсу
Виявлення аномалій у Python
Інструкції до вправи
- Створіть екземпляр оцінювача
IForest()із5%значеннямcontamination. - Навчіть цей екземпляр на даних про продажі Big Mart.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
from pyod.models.iforest import IForest
# Instantiate an instance with 5% contamination
iforest = ____
# Fit IForest to Big Mart sales data
____