X_outliers=rng.uniform(low=-4,high=4,size=(20,2))# 训练隔离森林模型 clf=IsolationForest(behaviour='new',max_samples=100,random_state=rng,contamination='auto')clf.fit(X_train)y_pred_train=clf.predict(X_train)y_pred_test=clf.predict(X_test)y_pred_outliers=clf.predict(X_outliers)# 画...
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) 隔离森林算法。 使用IsolationForest算法返回每个样本的异常分数 IsolationForest ‘isolates’ 观察是通...
我们将使用 Isolation Forest 进行异常检测。使用n_estimators设置树的数量,contamination用于设置预计异常点的比例。 model=IsolationForest(n_estimators=100,contamination='auto')# 初始化 Isolation Forest 模型 1. 5. 训练模型 接下来,我们将数据传入模型进行训练。 model.fit(data)# 用数据训练 Isolation Forest ...
clf = IsolationForest(behaviour='new', max_samples=100, random_state=rng, contamination='auto') clf.fit(X_train) y_pred_train = clf.predict(X_train) y_pred_test = clf.predict(X_outliers) xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(-5, 5, 50), np.linspace(-5, 5, 50)) Z = clf.decisi...
2,iForest常用参数解释 n_estimators:构建多少个itree max_samples:采样数,自动是256 contamination:c(n)默认是0.1 max_features:最大特征数,默认为1 bootstrap:构建Tree时,下次是否替换采样,为True为替换,为False为不替换 n_jobs:fit和prdict执行时的并行数 ...
sklearn提供了ensemble.IsolationForest模块可用于Isolation Forest算法。 2、主要参数和函数介绍 class sklearn.ensemble.IsolationForest(n_estimators=100, max_samples=’auto’, contamination=0.1, max_features=1.0, bootstrap=False, n_jobs=1, random_state=None, verbose=0) ...
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_columns]) ...
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). ...
# https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/blob/8ff2c83b89128ab858b3a33bb08e10c6d362a2f2/sklearn/ensemble/_iforest.py#L263# ...ifself.contamination=="auto":# 0.5 plays a special role as described in the original paper.# we take the opposite as we consider the opposite of their ...
from sklearn.ensembleimportIsolationForest #从sklearn中引入孤立森林模块 clf=IsolationForest(n_estimators=100,max_samples=100*2,contamination=0.1)clf.fit(X_train)#用X_train的数据训练训练器 y_pred_test=clf.predict(X_test)#预测test数据集中的数据是否异常,1为正常,-1为异常 ...