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...
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,...
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). ...
fromsklearn.ensembleimport_average_path_length X=np.asarray([[-1.1], [0.3], [0.5], [100]]) clf=IsolationForestTest(random_state=0) clf.fit(X) 1. 2. 3. 4. 5. 6. IsolationForestTest(behaviour='deprecated', bootstrap=False, contamination='auto', max_features=1.0, max_samples='auto...
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]) ...
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(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)# 画图 xx,yy=np.meshgrid(np.linspace(-5,5,50),np.linspace(-5,5,50))# ...
clf= IsolationForest(behaviour='new', max_samples=100, random_state=rng, contamination='auto') # 训练森林,选择属性和分割值等 clf.fit(X_train) #然后使用该构建好的森林进行预测 y_pred_train=clf.predict(X_train) print(y_pred_train)
IsolationForest(behaviour=' deprecated", bootstrap=False, contamination=0.1, max_features=1.0, max_samples=' auto',n_estimators=5e, n_jobs=None, random_state=None, verbose=e, warm_start=False) n_estimators : 森林中树的颗数 max_samples : 对每棵树,样本个数或比例 ...