def Isolation_Forest(a): # 将 Pandas DataFrame 转换为 NumPy 数组 b = a.copy().to_numpy()

这这是这是一个这是一个函数这是一个函数，这是一个函数，名这是一个函数，名为这是一个函数，名为“这是一个函数，名为“孤这是一个函数，名为“孤立这是一个函数，名为“孤立森这是一个函数，名为“孤立森林这是一个函数，名为“孤立森林”，这是一个函数，名为“孤立森林”，参数这是一个函数，名为“孤立森林”，参数为这是一个函数，名为“孤立森林”，参数为“这是一个函数，名为“孤立森林”，参数为“a这是一个函数，名为“孤立森林”，参数为“a”。

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import tkinter as tk from tkinter import filedialog import pandas as pd import numpy as np from sklearn.impute import SimpleImputer from sklearn.ensemble import IsolationForest from sklearn.preprocessing import StandardScaler import warnings class DataImporter: def __init__(self, master): self.file_path = None self.master = master self.master.title("数据导入") # 创建用于显示文件路径的标签 self.path_label = tk.Label(self.master, text="请先导入数据集！") self.path_label.pack(pady=10) # 创建“导入数据集”按钮 self.load_button = tk.Button(self.master, text="导入数据集", command=self.load_data) self.load_button.pack(pady=10) # 创建“显示数据集”按钮 self.show_button = tk.Button(self.master, text="显示数据集", command=self.show_data) self.show_button.pack(pady=10) # 创建“退出程序”按钮 self.quit_button = tk.Button(self.master, text="退出程序", command=self.master.quit) self.quit_button.pack(pady=10) # 创建一个空的 DataFrame 用于存放数据集 self.data = pd.DataFrame() def load_data(self): # 弹出文件选择对话框 file_path = filedialog.askopenfilename() # 如果用户选择了文件，则导入数据集 if file_path: self.data = pd.read_csv(file_path, delimiter=';') self.path_label.config(text=f"已导入数据集：{file_path}") else: self.path_label.config(text="未选择任何文件，请选择正确的文件")

这段代码是用于导入数据集的，它使用了 tkinter 库来创建一个 GUI 界面，让用户选择需要导入的数据集文件，并且使用 pandas 库来读取 csv 格式的数据集文件。同时，这段代码还使用了一些机器学习库，如 sklearn 的 SimpleImputer、IsolationForest 和 StandardScaler 等，用于数据预处理和异常值检测。最后，这段代码还创建了几个按钮，包括“导入数据集”、“显示数据集”和“退出程序”按钮，让用户可以方便地操作和退出程序。

import data as data import pandas as pd import warnings import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.ensemble import IsolationForest from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.preprocessing import StandardScaler warnings.filterwarnings('ignore') plt.rcParams['font.sans-serif'] =['SimHei'] ##显示中文 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False data = pd.read_csv('./data/dataset.csv') data['label'] = 0 # 异常值 # 三列值小于0 data.loc[(data['WindSpeed'] <= 0), 'label'] = 1 data.loc[(data['Power'] <= 0), 'label'] = 1 data.loc[(data['RotorSpeed'] <= 0), 'label'] = 1 def isolationForest_model(contamination='auto',max_samples=0.1,isStandard=True): if isStandard: model = Pipeline([ ('ss', StandardScaler()), #数据标准化过程 ('iForest', IsolationForest(max_samples=max_samples,contamination=contamination))]) else: model = Pipeline([ ('iForest', IsolationForest(max_samples=max_samples,contamination=contamination))]) return model features=['WindSpeed','Power', 'RotorSpeed'] new_data=pd.DataFrame() new_data=new_data.append(data[data['label']==1]) df1 = data['label']==0 model = isolationForest_model(isStandard=True,contamination=0.05) model.fit(df1[features]) #返回1表示正常值，-1表示异常值 result = model.predict(df1[features]) df1['label'] = result df1['label']=df1['label'].map({-1:1,1:0}) new_data=new_data.append(df1) new_data.loc[new_data['label']!=0,'label']=1

这段代码的主要功能是使用孤立森林算法来检测数据集中的异常值。具体实现步骤如下：

1. 导入必要的库，包括 pandas、numpy、matplotlib 和 sklearn 中的 IsolationForest 模型等。

2. 读取数据集，将数据集中三列值小于等于 0 的行标记为异常值。

3. 定义一个孤立森林模型，并设置是否需要对数据进行标准化处理。如果需要对数据进行标准化，则使用 sklearn 中的 StandardScaler 来进行处理。

4. 定义特征列，即三列值。

5. 创建一个空 DataFrame，用于保存检测到的异常值。

6. 对于所有被标记为异常值的行，将它们添加到新的 DataFrame 中。

7. 对于所有未被标记为异常值的行，使用孤立森林模型进行检测，并将检测结果添加到 DataFrame 中。

8. 将新的 DataFrame 中所有非正常值的行标记为异常值。

该代码的目的是为了数据预处理，检测数据集中的异常值，并将其标记出来，以便后续的数据分析和建模工作。