identify_outliers

Funcția este utilizată pentru a identifica valorile outliers dintr-un set de date X, folosind valorile etichetate yval

Prerequisites

Urmatoarele functii sunt necesare pentru rezolvarea task-ului:

Implementare

Funcția va returna valorile outliers (outlier_values) și indicii acestora (outlier_indices) în setul de date X.

calculez valorile medii și matricea de covarianță pentru setul de date X
[mean_values, covariance_matrix] = estimate_gaussian(X);
calculez probabilitățile fiecărui exemplu din X de a fi generat de o distribuție gaussiană multivariată,
probabilities = multivariate_gaussian(X, mean_values, covariance_matrix);
determin valoarea optimă a pragului (epsilon) care maximizează scorul F1, folosind valorile etichetate yval și probabilitățile calculate.
[epsilon, F1, precision, recall] = optimal_threshold(yval, probabilities);
identific outliers.
outlier_indices = find(probabilities < epsilon);

Cod sursa

function [outlier_values, outlier_indices] = identify_outliers(X, yval) % valori medii si matricea de varianta [mean_values, covariance_matrix] = estimate_gaussian(X); % probabilitati folosind multivariate probabilities = multivariate_gaussian(X, mean_values, covariance_matrix); % prag optim folosind scor F1 [epsilon, F1, precision, recall] = optimal_threshold(yval, probabilities); % outliers outlier_values = find(probabilities < epsilon); endfunction

Last modified: 30 April 2024