基于python的线性回归异常点过滤算法
时间: 2023-08-11 21:17:05 浏览: 40
线性回归异常点过滤算法(Linear Regression Outlier Removal)是一种基于线性回归的异常点检测算法,它的基本思想是:对于给定的数据集,先使用线性回归模型进行拟合,然后计算每个样本点到拟合直线的距离,超过某个阈值的点即被认为是异常点。
下面是基于Python的线性回归异常点过滤算法的示例代码:
``` python
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 构造测试数据
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]).reshape(-1, 1)
y = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 100]).reshape(-1, 1)
# 使用线性回归模型进行拟合
model = LinearRegression()
model.fit(x, y)
# 计算每个样本点到拟合直线的距离
distances = np.abs(y - model.predict(x))
# 计算阈值(可以根据实际情况调整)
threshold = np.mean(distances) + 3 * np.std(distances)
# 标记异常点
outliers = distances > threshold
# 输出结果
print(outliers)
```
上述代码中,我们首先构造了一个简单的测试数据集,然后使用线性回归模型进行拟合,计算每个样本点到拟合直线的距离,接着根据阈值判断哪些点是异常点,并将其标记出来。最后输出结果。