所述ensemble.IsolationForest通过分离的观察通过随机选择一个功能,然后随机选择所选择的特征的最大值和最小值之间的分割值。 该策略如下所示。 算法类 class sklearn.ensemble.IsolationForest(n_estimators=100, max_samples=’auto’, contamination=’legacy’, max_features=1.0, bootstrap=False, n_jobs=None,...
如何构造一个iForest,iForest和Random Forest的方法有点类似,都是随机采样一部分数据集去构造一棵树,保证不同树之间的差异性,不过iForest与RF不同,采样的数据量Psi不需要等于n,可以远远小于n,论文提到采样大小超过256效果就提升不大了,并且越大还会造成计算时间上的浪费,为什么不像其他算法一样,数据越多效果越好呢...
•参数名称:contamination。 •解释:表示在数据中假设的异常样本的比例。通常选择一个较小的值,如0.01,以便更敏感地检测异常值。 7. •参数名称:random_state。 •解释:设置随机种子,以便实验的可重复性。如果需要每次运行得到相同的结果,可以设置此参数。 8. •参数名称:sample_size。 •解释:表示用于构...
如何构造一个iForest,iForest和Random Forest的方法有点类似,都是随机采样一部分数据集去构造一棵树,保证不同树之间的差异性,不过iForest与RF不同,采样的数据量Psi不需要等于n,可以远远小于n,论文提到采样大小超过256效果就提升不大了,并且越大还会造成计算时间上的浪费,为什么不像其他算法一样,数据越多效果越好呢...
IsolationForest是scikit-learn库中的一个算法,用于异常值检测。以下是这个算法的主要参数: contamination: float or str, optional (default='auto'). 污染比例。该参数指定数据中异常值的比例。当设为'auto'时,该算法会使用数据的5%作为默认的污染比例。 n_estimators: int or None, optional (default=100). ...
然后,使用sklearn.ensemble.IsolationForest类来构建孤立森林模型。在构建模型时,可以通过设置n_estimators参数来指定森林中树的数量,contamination参数来设置异常样本的比例,random_state参数来设置随机种子。接下来,使用fit方法对模型进行训练。
#fit the modelclf = IsolationForest(max_samples=n_samples, random_state=rng, contamination=0.33) #contamination为异常样本比例 clf.fit(df.values) scores_pred=clf.decision_function(df.values)print(scores_pred)print(len(scores_pred)) threshold= stats.scoreatpercentile(scores_pred, 100 * outliers_...
本文简要介绍python语言中sklearn.ensemble.IsolationForest的用法。 用法: classsklearn.ensemble.IsolationForest(*, n_estimators=100, max_samples='auto', contamination='auto', max_features=1.0, bootstrap=False, n_jobs=None, random_state=None, verbose=0, warm_start=False) ...
from sklearn.ensemble import IsolationForest clf=IsolationForest(n_estimators=100, max_samples='auto', contamination=float(.12), \ max_features=1.0, bootstrap=False, n_jobs=-1, random_state=42, verbose=0) clf.fit(metrics_df[to_model_columns])pred = clf.predict(metrics_df[to_model_column...
孤立森林(Isolation Forest)于2008年由西瓜书作者周志华团队提出,凭借其线性的时间复杂度与优秀的准确率被广泛应用于工业界中结构化数据的异常检测。 孤立森林 孤立森林的基本理论基础有二: 异常数据占总样本量的比例很小; 异常点的特征值与正常点的差异很大。