KNN với xác suất ngoại lệ
Vì chúng ta không thể hoàn toàn tin tưởng đầu ra khi dùng contamination, hãy kiểm tra chéo bằng xác suất ngoại lệ. Cách này đáng tin cậy hơn.
Bộ dữ liệu đã được nạp là females và bộ ước lượng KNN cũng đã được import.
Bài tập này là một phần của khóa học
Phát hiện bất thường với Python
Hướng dẫn bài tập
- Khởi tạo
KNNvới 20 láng giềng. - Tính toán xác suất ngoại lệ.
- Tạo một mặt nạ boolean trả về giá trị true khi xác suất ngoại lệ lớn hơn 55%.
- Dùng
is_outlierđể lọc các ngoại lệ từfemales.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Instantiate a KNN with 20 neighbors and fit to `females`
knn = ____
knn.____
# Calculate probabilities
probs = ____
# Create a boolean mask
is_outlier = ____
# Use the boolean mask to filter the outliers
outliers = ____
print(len(outliers))