孤立森林异常检测python

孤立森林（Isolation Forest）是一种基于树结构的异常检测算法，它通过构建一组随机树来识别异常点。在Isolation Forest中，异常点通常被假设为在大多数情况下远离其他点的点，因此可以通过将这些点隔离到树的顶部来检测它们。

以下是使用Python实现孤立森林异常检测的示例代码：

import numpy as np
from sklearn.ensemble import IsolationForest

# 生成一些随机数据
X = np.random.randn(1000, 2)

# 创建Isolation Forest模型
model = IsolationForest(n_estimators=100, max_samples='auto', contamination=float(.12), max_features=2)

# 拟合模型
model.fit(X)

# 预测异常值
y_pred = model.predict(X)

# 计算异常值的数量
n_outliers = sum(y_pred == -1)

# 打印异常值的数量
print("Number of outliers:", n_outliers)

在这个示例中，我们首先生成了一个具有1000个数据点的随机数据集，然后使用Isolation Forest模型拟合数据。我们将模型的参数设置为100个随机树，自动选择样本大小，异常值比例为12％，并且使用了所有2个特征。最后，我们使用拟合好的模型对数据进行预测，并计算出异常值的数量。