Einführung
In diesem Lab werden wir den Local Outlier Factor (LOF)-Algorithmus verwenden, um Neuheitserkennung durchzuführen. LOF ist eine unüberwachte Methode zur Ausreißererkennung, die die lokale Dichtabweichung eines gegebenen Datenpunkts im Vergleich zu seinen Nachbarn identifiziert. Sie betrachtet die Stichproben, die eine wesentlich geringere Dichte als ihre Nachbarn haben, als Ausreißer.
Tipps für die virtuelle Maschine (VM)
Nachdem die VM gestartet wurde, klicken Sie in der oberen linken Ecke, um zur Registerkarte Notebook zu wechseln und auf Jupyter Notebook für die Übung zuzugreifen.
Manchmal müssen Sie möglicherweise einige Sekunden warten, bis Jupyter Notebook vollständig geladen ist. Aufgrund von Einschränkungen in Jupyter Notebook kann die Validierung von Vorgängen nicht automatisiert werden.
Wenn Sie während des Lernens Probleme haben, können Sie sich gerne an Labby wenden. Geben Sie uns nach der Sitzung Feedback, und wir werden das Problem umgehend für Sie lösen.