Phát hiện outlier với IForest
IForest là một estimator mạnh mẽ và bạn chỉ cần vài dòng mã để phát hiện outlier trong bất kỳ tập dữ liệu nào. Cú pháp này có thể trông quen thuộc vì nó rất giống với cú pháp của sklearn.
Phiên bản đầy đủ của dữ liệu Big Mart Sales đã được nạp sẵn dưới tên big_mart, bạn có thể khám phá trong console.
Bài tập này là một phần của khóa học
Phát hiện bất thường với Python
Hướng dẫn bài tập
- Import estimator
IForesttừpyod. - Khởi tạo
IForest()với các tham số mặc định. - Fit estimator và đồng thời tạo dự đoán trên
big_mart, lưu kết quả vàolabels. - Dùng kỹ thuật lọc của
pandasđể trích các outlier từbig_mart.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Import IForest from pyod
from pyod.____ import ____
# Initialize an instance with default parameters
iforest = ____
# Generate outlier labels
labels = ____
# Filter big_mart for outliers
outliers = ____
print(outliers.shape)