評估最小的叢集
在這個練習中，你要檢視 DBSCAN 產生的叢集，並將某些叢集標記為詐欺：
- 你需要先確認每個叢集的規模，並且篩選出最小的那些。
- 接著，取出這些最小的叢集，並將它們標記為詐欺。
- 最後，用原始標籤比對，看看這個方法在偵測詐欺上是否有效。
已提供 DBSCAN 模型的預測結果，因此可以取得 n_clusters，而叢集標籤則儲存在 pred_labels。來試試看吧！
本練習屬於課程
Fraud Detection in Python
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。
# Count observations in each cluster number
counts = np.bincount(____[____ >= 0])
# Print the result
print(counts)