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python+建樹_孤立森林
孤立森林（Isolation Forest）是一種基于樹的異常檢測算法，它通過構(gòu)建多個決策樹來學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的分布，然后根據(jù)樣本在每棵樹上的路徑長度來判斷其是否為異常值，孤立森林的主要優(yōu)點是它可以處理高維數(shù)據(jù)，并且不需要指定異常值的比例。
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以下是使用Python和scikitlearn庫實現(xiàn)孤立森林的步驟：
1、導(dǎo)入所需庫
import numpy as np from sklearn.ensemble import IsolationForest from sklearn.datasets import make_blobs import matplotlib.pyplot as plt
2、生成模擬數(shù)據(jù)
生成模擬數(shù)據(jù) data = make_blobs(n_samples=300, centers=1, random_state=42)[0] 添加一些異常值 data_outliers = np.append(data, [[10, 10], [10, 10]], axis=0)
3、創(chuàng)建孤立森林模型并訓(xùn)練
創(chuàng)建孤立森林模型 model = IsolationForest(contamination=0.1) 訓(xùn)練模型 model.fit(data_outliers)
4、預(yù)測異常值并可視化結(jié)果
預(yù)測異常值
y_pred = model.predict(data_outliers)
可視化結(jié)果
plt.scatter(data_outliers[:, 0], data_outliers[:, 1], c=y_pred, cmap='viridis')
plt.title('Isolation Forest Result')
plt.show()
在這個例子中，我們首先導(dǎo)入了所需的庫，然后生成了一些模擬數(shù)據(jù)，接著，我們創(chuàng)建了一個孤立森林模型，并使用數(shù)據(jù)對其進行訓(xùn)練，我們使用訓(xùn)練好的模型對數(shù)據(jù)進行預(yù)測，并將結(jié)果可視化。
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