在 PyOD 中使用修正 z 分數
現在該用 pyod 來找離群值了。我們將使用 pyod 的 MAD 估計器來計算修正 z 分數。這個估計器在底層已經使用 median_abs_deviation 函式，因此不需要重複前面的步驟。
MAD 估計器已從 pyod.models.mad 載入，資料已提供為 prices。
本練習屬於課程
Python 中的異常偵測
練習說明
- 以
threshold設為 3.5 來初始化MAD()。 - 重新塑形
prices，使其成為 2D。 - 同時擬合並預測，對
prices產生內點／離群點標籤，使用mad的方法。 - 篩選出離群點的
labels，離群點以 1 表示。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Initialize with a threshold of 3.5
mad = ____(____=____)
# Reshape prices to make it 2D
prices_reshaped = ____.____(-1, 1)
# Fit and predict outlier labels on prices_reshaped
labels = ____
# Filter for outliers
outliers = ____[____ == ____]
print(len(outliers))