LOF với xác suất ngoại lệ
Như mọi khi, hãy kiểm tra lại mức độ nhiễm bẩn (contamination) đã chọn có đáng tin cậy không bằng cách lọc các điểm ngoại lệ theo một ngưỡng xác suất. Cú pháp giống hệt với KNN.
Bộ ước lượng LOF đã được import, và tập dữ liệu females_transformed cũng đã sẵn sàng.
Bài tập này là một phần của khóa học
Phát hiện bất thường với Python
Hướng dẫn bài tập
- Khởi tạo
LOF()với 20 láng giềng. - Tính xác suất ngoại lệ và gán vào
probs. - Tạo một mask boolean tên
is_outliertrả về giá trị true khi xác suất ngoại lệ trên 50%. - Dùng
is_outlierđể lọc các ngoại lệ từfemales_transformed.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Instantiate an LOF with 20 neighbors and fit to the data
lof = ____
lof.____
# Calculate probabilities
probs = ____
# Create a boolean mask
is_outlier = ____
# Use the boolean mask to filter the outliers
outliers = ____
print(len(outliers))