运用了什么模型def detect_outliers(x, y, top=5, plot=True): lof = LocalOutlierFactor(n_neighbors=40, contamination=0.1) x_ =np.array(x).reshape(-1,1) preds = lof.fit_predict(x_) lof_scr = lof.negative_outlier_factor_ out_idx = pd.Series(lof_scr).sort_values()[:top].index if plot: f, ax = plt.subplots(figsize=(9, 6)) plt.scatter(x=x, y=y, c=np.exp(lof_scr), cmap='RdBu') plt.show() return out_idx outs = detect_outliers(train['GrLivArea'], train['SalePrice'],top=5) #got 1298,523 print(outs)

这段代码运用了Local Outlier Factor (LOF)模型来检测异常值。

首先，定义了一个名为detect_outliers的函数，该函数接受三个参数：x表示特征，y表示目标变量，top表示需要检测的异常值数量。在函数内部，使用了LocalOutlierFactor类来创建LOF模型，并使用fit_predict()函数对数据进行拟合和预测。

接下来，使用了negative_outlier_factor_属性获取LOF模型的异常分数，并使用Series.sort_values()函数对异常分数进行排序，然后选择前top个异常值的索引。

最后，根据参数plot的值，决定是否绘制散点图来展示异常值。如果绘制了散点图，将使用plt.scatter()函数来绘制。

最后，调用detect_outliers()函数，传入GrLivArea和SalePrice两个特征，并将top参数设置为5。将检测出来的前5个异常值的索引保存到了outs变量中。

相关问题

from collections import Counter def detect_outliers(df, n, features): outlier_indices = [] # iterate over features(columns) for col in features: # 1st quartile (25%) Q1 = np.percentile(df[col], 25) # 3rd quartile (75%) Q3 = np.percentile(df[col], 75) # Interquartile range (IQR) IQR = Q3 - Q1 # outlier step outlier_step = 1.5 * IQR # Determine a list of indices of outliers for feature col outlier_list_col = df[(df[col] < Q1 - outlier_step) | (df[col] > Q3 + outlier_step)].index # append the found outlier indices for col to the list of outlier indices outlier_indices.extend(outlier_list_col) # select observations containing more than 2 outliers outlier_indices = Counter(outlier_indices) multiple_outliers = list(k for k, v in outlier_indices.items() if v > n) return multiple_outliers Outliers_to_drop = detect_outliers(data, 0, list(data.columns)[-2:]) data = data.drop(Outliers_to_drop, axis=0).reset_index(drop=True) data

这段代码的作用是从Python的collections库中导入Counter，然后定义一个名为detect_outliers的函数，该函数需要传入三个参数：df、n和features。这个函数的作用是检测DataFrame中指定特征的离群值，并将它们的索引存储在outlier_indices列表中。