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specifying categorical features in Python Outlier Detection (PyOD)

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#21 aperta il 14 set 2018

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Descrizione

How to specify the categorical features in PyOD when using Histogram-based Outlier Detection (HBOS) for anomaly detection ? I've read that HBOS can be used for anomaly detection when there are categorical features involved. I found it's Python implementation here: https://pyod.readthedocs.io/en/latest/pyod.models.html#module-pyod.models.hbos But I can't figure out how should I pass the position or list of names of categorical features of my dataset while training the model. The code I've tried:

clf = HBOS(n_bins=10, alpha=0.1, tol=0.5, contamination=0.1)
clf.fit(train_df)
train_pred = clf.labels_

There is no parameter to mention categorical features while training.

Guida contributor

Direzione di ricerca
Indagare l'implementazione HBOS in pyod/models/hbos.py per comprendere la gestione attuale delle feature. Determinare se le feature categoriche sono già gestite implicitamente o se è necessario un nuovo parametro. Rivedere i commenti su questa issue per eventuali soluzioni proposte o workaround. Implementare un parametro 'categorical features' che accetti indici o nomi di colonna e adattare di conseguenza il binning.
Tech stack
python
Dominio
datamachine learning
Tipo issue
Funzionalità
DifficoltàQuanto dovrebbe essere impegnativa per un nuovo contributor.
3
Tempo stimatoTempo stimato per completare e verificare uno scope piccolo.
Mezza giornata
Stato attivitàQuanto è probabile che la issue sia ancora attiva e reviewable.
Datata
ChiarezzaQuanto chiaramente la issue descrive problema, scope e risultato atteso.
Chiara
Prerequisiti
Basic PythonFamiliarity with PyODUnderstanding of HBOS
Adatta ai principiantiQuanto la issue è adatta a contributor alla prima esperienza.
40