【数据异常校验】Scikit-learn实现隔离森林(Isolation Forest)算法进行异常值检测 目录 算法类 方法 实践 案例1:多种异常检测算法比较 代码 案例2 使用Isolation Forest算法返回每个样本的异常分数 Isolation Forest通过随机选择一个特征然后随机选择所选特征的最大值和最小值之间的分割值来“隔离”观察结果。 由于递归...
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). ...
1. 准备工作 首先,确保你已经安装了Python和Scikit-learn库。然后,我们可以直接使用Scikit-learn库中的Isolation Forest算法进行异常检测。 from sklearn.ensemble import IsolationForest import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 1. 2. 3. 2. 加载数据 接下来,我们需要准备一个数据集用于异常检测。在...
不适用于多维特征情况:iforest不会因为特征的多少而降低算法的效率,但也正因为每次只随机用其中一个特征作为分割的特征,如果特征维度很高,就会有很多特征没有用到。 四、代码实战 具体参数配置参考:scikit-learn.org/stable 4.1 准备数据 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_sel...
分析sklearn的IsolationForest源码,搞清楚代码结构和样本异常得分的计算逻辑。目前对python类、方法等概念不是很了解,只从直观上解释代码。 查看源码的方式 建议直接用Pycharm,方便代码跳转查看。可以copy一个副本在相同目录下,如_iforestTest.py,后面可以直接在这个脚本里做注释。另外可以在该脚本中加入...
孤立森林(isolation Forest)是一种高效的异常检测算法,它和随机森林类似,但每次选择划分属性和划分点(值)时都是随机的,而不是根据信息增益或基尼指数来选择。下面学习一个孤立森林的理论和使用。 单样本检测算法One Class SVM 可以参考下面博客: Python机器学习笔记:异常点检测算法——One Class SVM ...
sklearn.ensemble.IsolationForest - scikit-learn 0.21.3 documentation 当你选择使用别的数据做实战练习,或动手做项目的时候,这些参数资料往往是很有用的。 关于自驱动(Conscious) 这个模块是本篇的题外探讨,如果你对给自己“充电”的时间有疑惑,尤其是说: ...
在Python中,`Isolation Forest`通常通过`scikit-learn`库中的`IsolationForest`类来实现。以下是一个简单的例子: ```python from sklearn.ensemble import IsolationForest import numpy as np #创建一些示例数据 data = np.array([[1.0], [1.1], [2.0], [2.1], [2.2], [8.0], [8.1], [8.2], [9.0]...
IsolationForest在scikit-learn的0.18中才有实现,scikit-learn目前的stable版本为0.17,而0.18是dev版本。需要直接去github中clone。 源码和文档地址: https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/blob/master/sklearn/ensemble/iforest.py http://scikit-learn.org/dev/modules/generated/sklearn.ensemble.IsolationFor...
在Python中,我们可以使用scikit-learn库来创建孤立森林实例。以下是创建随机数据并使用孤立森林检测异常值的示例代码: ```python import numpy as np from sklearn.ensemble import IsolationForest # 创建随机数据 rng = np.random.RandomState(42) X = 0.3 * rng.randn(100, 2) X_outliers = rng.uniform(low...