IsolationForest()函数的参数有： -n_estimators:基估计器的数量，int类型，默认值为100。 -max_samples:每棵树使用的最大样本量，float，默认值为1.0，表示每棵树使用全部样本。 -contamination:前件点污染度，float类型，默认值为0.1表示默认认为10%的点是前缀点。 -max_features:每棵树可以使用的特征数量...
isolationforest参数解释isolationforest 孤立森林(Isolation Forest)是一种用于检测异常值的机器学习算法。它基于孤立样本的思想,通过构建随机树的方式来发现数据中的异常点。在孤立森林中,有一些关键的参数需要理解和调整,以便更好地适应不同的数据集和问题。 1. •参数名称:n_samples。 •解释:表示构建每个随机树...
(3) iForest仅对Global Anomaly 敏感,即全局稀疏点敏感,不擅长处理局部的相对稀疏点 (Local Anomaly)。目前已有改进方法发表于PAKDD,详见“Improving iForest with Relative Mass”。 (4) iForest推动了重心估计(Mass Estimation)理论发展,目前在分类聚类和异常检测中都取得显著效果,发表于各大顶级数据挖掘会议和期刊(...
二、选择n_estimators参数 Isolation Forest模型中的n_estimators参数代表了森林中的树的数量,一般情况下,我们默认为100。如果样本数据的规模越大,那么n_estimators就应该越大。当n_estimators过小时,模型容易发生欠拟合情况,导致模型性能下降;当n_estimators过大时,模型容易发生过拟合情况,导致模型性能下降。因此,在选择...
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). ...