HV和IGD的oython代码

HV (Horizontal Verification) 和 IGD (Interval Gain Difference) 是用于评估机器学习模型性能的指标，它们通常用于衡量模型对异常值的鲁棒性。然而，这些概念本身并不直接对应到Python代码，因为它们更多是理论上的评估方法。

在Python中，如果你想要评估一个模型的稳健性，比如通过查看模型在数据分布变化下的表现，你可以：

1. **定义HV**:
- 对于线性回归等简单模型，你可以计算预测值与实际值之间的差异，并检查这些差异是否集中在某个区间内。

   def hv(predictions, targets):
       # 简单假设预测值和目标值都是数值型
       diff = predictions - targets
       # 计算绝对差值并排序
       sorted_diffs = np.abs(diff).argsort()
       return diff[sorted_diffs[len(sorted_diffs)//2]]

   hv_value = hv(model.predict(X_test), y_test)

2. **计算IGD**:
- 这个计算可能会更复杂一些，因为它涉及到模型的置信区间的比较。

   from sklearn.ensemble import IsolationForest

   def igd(model, X, y, threshold=0):
       model.fit(X)
       scores = model.decision_function(X)
       upper_threshold = np.quantile(scores, 1-threshold)
       lower_threshold = np.quantile(scores, threshold)

       normal_scores = scores[(y == 0)]
       igd_score = np.mean(np.maximum(upper_threshold - normal_scores, normal_scores - lower_threshold))
       return igd_score

   igd_value = igd(IsolationForest(), X_test, y_test)

请注意，这些示例仅作为基础指导，实际应用中你可能需要根据具体的模型和库调整。