p ython里scikit-learn库中LocalOutlierFactor的函数用法

在Python的scikit-learn库中，Local Outlier Factor (LOF)是一种基于密度的离群点检测算法。`LocalOutlierFactor`函数通常用于识别数据集中的异常值。以下是使用这个功能的基本步骤：

1. **导入所需模块**：

   from sklearn.neighbors import LocalOutlierFactor

2. **加载数据**：
确保数据已经准备好了，可以是一个NumPy数组或Pandas DataFrame。

3. **创建LOF对象**：

   lof = LocalOutlierFactor(n_neighbors=K, contamination=contamination_rate)

- `n_neighbors`：邻域大小，即多少个最近邻居被考虑。
- `contamination`：预期的异常样本比例，默认值是0.1，表示预计异常值占总样本的比例。

4. **拟合数据**：

   scores = lof.fit_predict(X)

- `X`：输入的数据集。
- `scores`：返回的是每个样本的局部异常因子得分，通常是负数，数值越小代表异常程度越高。

5. **解读结果**：
- 分类结果通常分为两部分：`outliers_`（标签为-1的）是标记为异常的样本，`core_samples_`（标签为1的）是非异常的核心样本。
- 异常阈值可以根据需求自定，例如，得分小于某个阈值的视为异常。