使用离群点概率
与通过 contamination 隔离离群点相比，另一种方法是使用离群点概率。该方法的优点是您可以自行设定任意的概率阈值，这意味着您可以根据需要提高对预测结果的置信度。
IForest 和 big_mart 已加载。
本练习是课程的一部分
Python 中的异常检测
练习说明
- 计算内点和离群点的概率。
- 将离群点的概率提取到
outlier_probs中。 - 在
outlier_probs上使用 70% 的阈值，将离群点筛选到outliers中。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
iforest = IForest(random_state=10).fit(big_mart)
# Calculate probabilities
probs = iforest.____
# Extract the probabilities for outliers
outlier_probs = ____[____]
# Filter for when the probability is higher than 70%
outliers = ____[____]
print(len(outliers))