sklearn isolationforest 参数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, ...
clf = IsolationForest(contamination=0.05) clf.fit(y) 上面算法中的参数contamination=0.05表示占总数的5%为异常 1、导入模块和算法拟合 y['fcst'] = clf.predict(y) label0 = y[y.fcst==1]['fcst'].count() label1 = y[y.fcst==-1]['fcst'].count() if label0>label1:#正常的多 y.loc[y[...
plt.title("IsolationForest") plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.Blues_r) # 绘制等高线,填充轮廓 b1 = plt.scatter(X_train[:, 0], X_train[:, 1], c="white", s=20, edgecolor="k") b2 = plt.scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], c="green", s=20, edgecolor="k") c ...
classsklearn.ensemble.IsolationForest(*, n_estimators=100, max_samples='auto', contamination='auto', max_features=1.0, bootstrap=False, n_jobs=None, random_state=None, verbose=0, warm_start=False) 隔离森林算法。 使用IsolationForest算法返回每个样本的异常分数 IsolationForest ‘isolates’ 观察是通...
Isolation Forest(sklearn.ensemble.IsolationForest):一种适用于连续数据的无监督异常检测方法。与随机森林类似,都是高效的集成算法,相较于LOF,K-means等传统算法,该算法鲁棒性高且对数据集的分布无假设。 Isolation Forest算法做非监督式的异常点检测分析,对数据特征的要求宽松: ...
Isolation Forest(sklearn.ensemble.IsolationForest):一种适用于连续数据的无监督异常检测方法。与随机森林类似,都是高效的集成算法,相较于LOF,K-means等传统算法,该算法鲁棒性高且对数据集的分布无假设。 Isolation Forest算法做非监督式的异常点检测分析,对数据特征的要求宽松: ...
from sklearn.ensemble import IsolationForest X = np.array([-1.1, 0.3, 0.5, 100]).reshape(-1, 1) clf = IsolationForest(random_state=0).fit(X) clf.predict([[0.1], [0], [90]]) 12.数据转换: preprocessing.PowerTransformer 许多线性模型需要对数值特征进行某种转换,以使它们呈正态分布。Standa...
from sklearn.ensemble import IsolationForest X = np.array([-1.1, 0.3, 0.5, 100]).reshape(-1, 1) clf = IsolationForest(random_state=0).fit(X) clf.predict([[0.1], [0], [90]]) array([ 1, 1, -1]).preprocessing.PowerTransformer ...
sklearn.ensemble.IsolationForest和sklearn.neighbors.LocalOutlierFactor对于多模(multi-modal)数据集,效果似乎还不错。sklearn.neighbors.LocalOutlierFactor相对其他模型的优势在第3个数据集有展示,其中两种模式的密度不同。 LOF的局部特性解释了此优势,也就是它仅将一个样本的异常评分与其邻居的评分进行比较。