Introducción
El algoritmo Local Outlier Factor (LOF) es un método de aprendizaje automático no supervisado que se utiliza para detectar anomalías en los datos. Calcula la desviación de densidad local de un punto de datos dado con respecto a sus vecinos y considera como valores atípicos las muestras que tienen una densidad sustancialmente menor que sus vecinos.
En este laboratorio, usaremos LOF para detectar valores atípicos en un conjunto de datos.
Consejos sobre la VM
Una vez finalizada la inicialización de la VM, haga clic en la esquina superior izquierda para cambiar a la pestaña Cuaderno y acceder a Jupyter Notebook para practicar.
A veces, es posible que tenga que esperar unos segundos a que Jupyter Notebook termine de cargarse. La validación de las operaciones no se puede automatizar debido a las limitaciones de Jupyter Notebook.
Si tiene problemas durante el aprendizaje, no dude en preguntar a Labby. Deje sus comentarios después de la sesión y lo resolveremos rápidamente para usted.