xx,yy=np.meshgrid(np.linspace(-5,5,50),np.linspace(-5,5,50))# 生成网络数据 https://www.cnblogs.com/lemonbit/p/7593898.htmlZ=clf.decision_function(np.c_[xx.ravel(),yy.ravel()])Z=Z.reshape(xx.shape)plt.title("IsolationForest")plt.contourf(xx,yy,Z,cmap=plt.cm.Blues_r)# 等高...
返回值:+1 表示正常样本, -1表示异常样本。 decision_function(X) 返回样本的异常评分。 值越小表示越有可能是异常样本。 test=[[2,4,50,3,5,69,8]] clf.decision_function(test) 输出: array([0.08241789]) clf.predict(df.values) 输出: array([ 1, 1, 1, 1, -1, -1])四、算法应用 Isolati...
predict(X): 返回值:+1 表示正常样本, -1表示异常样本。 decision_function(X): 返回样本的异常评分。 值越小表示越有可能是异常样本。 from sklearn.ensemble import IsolationForest iforest=IsolationForest(n_estimators=100,random_state=1) iforest.fit(df) index_list=[] ipredict=iforest.predict(df) ...
用于从原始分数定义决策函数的偏移量。我们有关系:decision_function = score_samples - offset_。offset_定义如下。当污染参数设置为“auto” 时,偏移量等于-0.5,因为内点的得分接近 0,而异常点的得分接近 -1。当提供不同于“auto”的污染参数时,偏移量的定义方式是我们在训练中获得预期的异常值(决策函数<0的样...
设置为 behavior='new'将会让 decision_function 去迎合其它异常检测算法的API,这在未来将会设置为默认值。正如在 offset_ 属性文档中详细解释的那样,decision_function 变得依赖于 contamination 参数,以 0 作为其检测异常值的自然阈值。 New in version 0.20:behaviour参数添加到了0.20版本中以实现后向兼容...
最后,使用decision_function方法来计算样本的异常程度,得到一个异常分数,分数越低表示越异常。可以根据异常分数来判断样本是否为异常。在示例代码中,使用np.where函数找到异常样本的索引,并打印出来。 请注意,以上示例代码仅用于演示孤立森林算法的基本用法,实际应用中可能需要根据具体情况...
Z = clf.decision_function(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) Z = Z.reshape(xx.shape) plt.title("IsolationForest") plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.Blues_r) # 等高线 b1 = plt.scatter(X_train[:, 0], X_train[:, 1], c='white', ...
decision_function:对取相反数之后的score做了个偏移,-offset(默认0.5,否则根据异常值比例求分位数计算) predict:decision_function返回值大于0则正常,小于0则异常 代码整体思路和Paper类似,前期计算的score和Paper里提出的计算公式一致,值域为[0,1]。此时,score越大,样本越可能是异常值。后面取反减去offset,...
(X_train) # 得到score,Negative scores represent outliers, positive scores represent inliers y_pre_score_test = clf.decision_function(cluster_1) print(y_pre_score_test) # -1为异常, 1为正常, 可以看下这个函数内部,就是score<0的设为-1 y_pre_label_test = clf.predict(cluster_1) print(y_...
问IsolationForest决策分数向概率算法的转换EN给定一个百分制成绩T，将其划分为如下五个等级之一： ...