如何使用sklearn對train data做outlier detection

Sklearn提供了多種outlier detection的方法，以下是一些常用的方法：

1. Isolation Forest：

Isolation Forest是一種基於樹的outlier detection方法，它通過將數據隨機分割成子集，然後在每個子集中建立一個二叉搜索樹，來標識outlier。使用方法如下：

from sklearn.ensemble import IsolationForest

# 創建IsolationForest對象
clf = IsolationForest(random_state=42)

# 訓練模型
clf.fit(X_train)

# 預測
y_pred = clf.predict(X_test)

其中，X_train是train data的特徵，X_test是test data的特徵，y_pred是預測結果，-1表示outlier，1表示正常。

2. Local Outlier Factor：

Local Outlier Factor（LOF）是一種基於密度的outlier detection方法，它通過計算每個數據點的局部密度來標識outlier。使用方法如下：

from sklearn.neighbors import LocalOutlierFactor

# 創建LocalOutlierFactor對象
clf = LocalOutlierFactor(n_neighbors=20, contamination=0.1)

# 訓練模型
y_pred = clf.fit_predict(X_train)

# 預測
y_pred = clf.predict(X_test)

其中，n_neighbors是指定每個數據點的k值，contamination是指定outlier的比例。

3. One-class SVM：

One-class SVM是一種基於支持向量機（SVM）的outlier detection方法，它通過將數據映射到高維空間中，然後在這個空間中找到一個超平面，來標識outlier。使用方法如下：

from sklearn.svm import OneClassSVM

# 創建OneClassSVM對象
clf = OneClassSVM(nu=0.1)

# 訓練模型
clf.fit(X_train)

# 預測
y_pred = clf.predict(X_test)

其中，nu是指定outlier的比例。

4. Elliptic Envelope：

Elliptic Envelope是一種基於高斯分佈的outlier detection方法，它通過擬合一個高斯分佈模型，然後找到一個橢圓形，來標識outlier。使用方法如下：

from sklearn.covariance import EllipticEnvelope

# 創建EllipticEnvelope對象
clf = EllipticEnvelope(contamination=0.1)

# 訓練模型
clf.fit(X_train)

# 預測
y_pred = clf.predict(X_test)

其中，contamination是指定outlier的比例。

以上是一些常用的outlier detection方法，使用方法大致相同，可以根據實際情況選擇合適的方法。