df['label'] = iforest.fit_predict(X) # 预测 decision_function 可以得出 异常评分 df['scores'] = iforest.decision_function(X) 六、基于降维的方法 1. Principal Component Analysis (PCA) 资料来源: [11] 机器学习-异常检测算法(三):Prin...
3.6 decision_function 方法 在分类模型中,通常使用 decision_function(self, X) 方法计算预测新数据的距离值。与predict 方法不同的是:predict 得到的标签值, decision_function 得到的是与分隔超平面的距离值。 # 训练数据 X,y=dataset.make_blobs(centers=2,random_state=2,n_features=2) # 使用 LinearSVC 模...
scikit—learn中有两个函数可用于获取分类器的不确定估计:decision_function和predict_proba。大多数分类器都至少有其中一个函数,很多分类器两个都有。接下来我们找一个数据集来构造一个梯度提升回归树的分类器。(这个算法之前有讲过,不了解的小伙伴可以跳转到相应的文章去了解下。) 数据来源 星星分类:https://www...
在novelty检测模式下,只有decision_function用于生成异常值可用。fit_predict方法不可用,但predict方法可用于生成异常值预测。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 clf = LocalOutlierFactor(novelty=True) clf = clf.fit(X_train) test_scores = clf.decision_function(X_test) test_scores = -1...
'decision_function_shape': 'ovr', 'degree': 3, 'gamma': 'auto', 'kernel': 'rbf', 'max_iter': -1, 'probability': False, 'random_state': None, 'shrinking': True, 'tol': 0.001, 'verbose': False} 接着,就可以引出我们的V3.0版万能模板了...
print("display decision function first 6 unit: \n{}".format(gbrt.decision_function(x_test)[:6, :]))运行后结果如下图：鸢尾花数据的不确定度评估 对于多分类情况，decision_function的形状为（n_samples， n_classed),每一列对应每个的“确定度分数”，分数较高的类别可能性更大，得分较低的类别可能性...
decision_function:使用找到的参数最好的分类器调用decision_function。 fit(X,y=None,groups=None,**fit_params):训练 get_params(deep=True):获取这个估计器的参数 predict(X):用找到的最佳参数调用预估器。(直接预测每个样本属于哪一个类别) predict_log_proda(X):用找到的最佳参数调用预估器。(得到每个测试集...
在分类模型中,通常使用 decision_function(self, X) 方法计算预测新数据的距离值。 与predict 方法不同的是:predict 得到的标签值, decision_function 得到的是与分隔超平面的距离值。 1#训练数据2X,y=dataset.make_blobs(centers=2,random_state=2,n_features=2)3#使用 LinearSVC 模型,设置 C=1004linear=Linear...
decision_function:返回每一行的异常分数 predict:返回一个由 0 和 1 组成的数组,指示每一行被预测为正常 (0) 还是异常值 (1) from pyod.models.lof import LOF clf_name ='LOF' clf = LOF clf.fit(X_train) test_scores = clf.decision_function(X_test) ...
y_test_scores=ocsvm.decision_function(X_test)y_test_pred=ocsvm.predict(X_test)# outlierlabels(0or1)defcount_stat(vector):# Because it is'0'and'1',we can run a count statistic.unique,counts=np.unique(vector,return_counts=True)returndict(zip(unique,counts))print("The training data:",co...