Три детектори новизни
Нарешті, ви знаєте достатньо, щоб запустити кілька тестів із використанням кількох детекторів аномалій на наборі даних аритмії. Щоб перевірити їхню ефективність, ви навчите їх на немаркованих тренувальних даних, а потім порівняєте їхні передбачення з еталонною розміткою на тестових даних за допомогою методу .score_samples(). Цього разу у межах вправи вам потрібно буде імпортувати детектори, але дані X_train, X_test, y_train, y_test уже попередньо завантажені, як зазвичай.
Ця вправа є частиною курсу
Проєктування робочих процесів машинного навчання в Python
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Import the novelty detector
from sklearn.____ import ____ as onesvm
# Fit it to the training data and score the test data
svm_detector = ____.____(X_train)
scores = svm_detector.____(X_test)