孤立森林异常检测python
时间: 2023-09-12 22:10:09 浏览: 44
孤立森林(Isolation Forest)是一种基于树结构的异常检测算法,可以快速高效地发现异常点。下面是使用Python实现孤立森林异常检测的示例代码:
```python
import numpy as np
from sklearn.ensemble import IsolationForest
# 生成随机数据
X = 0.3 * np.random.randn(100, 2)
X_train = np.r_[X + 2, X - 2]
X_train = np.r_[X_train, np.random.uniform(low=-4, high=4, size=(20, 2))]
# 训练模型
clf = IsolationForest(n_estimators=100, max_samples='auto', contamination=float(0.1), \
max_features=1.0, bootstrap=False, n_jobs=-1, random_state=42, verbose=0)
clf.fit(X_train)
# 预测异常点
y_pred_train = clf.predict(X_train)
y_pred_test = clf.predict(np.random.uniform(low=-4, high=4, size=(20, 2)))
print(y_pred_train)
print(y_pred_test)
```
代码中,首先生成随机数据,并将部分数据设置为异常点。然后使用IsolationForest训练模型,并预测训练集和测试集的异常点。其中,n_estimators表示树的数量,max_samples表示每个树的样本数量,contamination表示异常点比例,max_features表示每个节点的最大特征数,bootstrap表示是否进行自助采样,n_jobs表示并行计算的数量,random_state表示随机种子,verbose表示是否输出详细信息。最后输出训练集和测试集的异常点预测结果。
需要注意的是,IsolationForest对于异常点的预测结果为-1,对于正常点的预测结果为1。因此,我们可以通过判断预测结果是否为-1,来确定是否为异常点。