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):P...
一、发现重复值 在数据的采集过程中,有时会存在对同一数据进行重复采集的情况,重复值的存在会对数据分析的结果产生不良影响,因此在进行数据分析前,对数据中的重复值进行处理是十分必要的。本节主要从重复值的发现和处理两方面进行介绍。 本节各案例所用到的df数据如下,在各案例的代码展示中将不再重复这部分内容。
contamination=0.05, max_features=4, bootstrap=False, n_jobs=-1, random_state=1) # fit_predict 函数 训练和预测一起 可以得到模型是否异常的判断,-1为异常,1为正常 df['label'] = iforest.fit_predict(X) # 预测 decision_function 可以得出 异常评分 df['scores'] = iforest.decision_function(X...
def find_and_plot_anomalies_2d(exp: np.ndarray, pred: np.ndarray, title: str) -> None: df = DataFrame(np.abs(exp - pred)) pred_error_series = Series( [np.asarray(x) for x in df[[df.columns[0], df.columns[1]]].values] ) sum_per_index = pred_error_series.apply(lambda x...
contamination=0.05, max_features=4, bootstrap=False, n_jobs=-1, random_state=1) # fit_predict 函数 训练和预测一起 可以得到模型是否异常的判断,-1为异常,1为正常 df['label'] = iforest.fit_predict(X) # 预测 decision_function 可以得出 异常评分 df['scores'] = iforest.decision_function(X...
语法:reduce(function, sequence[,initial=None]) function可以是lambda表达式: 第一个参数是函数,第二个参数为序列(需要能对该序列进行for循环即可),第三个参数为initial=None。 作用:利用function函数对sequence进行聚缩,获得一个数字。 例1:列表求积:
plt.show()#Create a model with degree = 1 using the functioncreate_model(x_train,1) Output[] Train RMSE(Degree =1):3.55Test RMSE (Degree =1):7.56Listing1-2.Function to build modelwithparameterized number of co-efficients 类似地,列表 1-3 和图 1-4 对度数=2 的模型重复该练习。
sns.set_style('whitegrid')sns.countplot(x='target',data=df,palette='RdBu_r')plt.show() 数据处理 探索数据集后,我发现我需要在训练机器学习模型之前将一些分类变量转换为虚拟变量并缩放所有值。 首先,我将使用该 get_dummies 方法为分类变量创建虚拟列。
在升级了pySCENIC后,发现转录因子数据库更新了。因此本文基于更新后的转录因子数据库,再次记录了从软件部署到pySCENIC的运行,最后进行可视化的详细笔记,希望对大家有所帮助,少走弯路。 转录因子 (transcription factors, TFs) 是直接作用于基因组,与特定DNA序列结合 (TFBS/motif) ,调控DNA转录过程的一类蛋白质。转录因子...
import numpy as npdef sigmoid(z):"""Sigmoid函数"""return 1 / (1 + np.exp(-z))def cost_function(X, y, weights):"""逻辑回归的代价函数(负对数似然函数)"""m = len(y)h = sigmoid(X @ weights)cost = (-y.T @ np.log(h) - (1-y).T @ np.log(1-h)) / mreturn costdef ...