孤立森林算法 python

孤立森林（Isolation Forest）是一种基于树结构的异常检测算法，用于识别数据集中的异常点。下面是一个用Python实现孤立森林算法的示例代码：

import numpy as np
from sklearn.ensemble import IsolationForest

# 创建一个示例数据集
X = np.random.randn(100, 2)  # 100个样本，每个样本有2个特征

# 创建并训练孤立森林模型
clf = IsolationForest(contamination=0.1)  # 设置异常点比例为10%
clf.fit(X)

# 预测样本的标签，1表示正常样本，-1表示异常样本
y_pred = clf.predict(X)

# 打印预测结果
print("预测标签：", y_pred)

上述代码中，首先创建了一个示例数据集 `X`，然后实例化了一个孤立森林模型 `clf`，并通过 `fit` 方法对模型进行训练。最后，使用训练好的模型对样本进行预测，并打印出预测结果。

需要注意的是，该示例只是一个简单的示范，实际使用中可能需要根据具体情况进行参数调整和数据预处理。另外，可以根据自己的需求，将其应用到真实数据集中进行异常检测。

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孤立森林算法python实现

孤立森林（Isolation Forest）是一种基于树的异常检测算法，适用于高维数据集。以下是使用Python实现孤立森林算法的示例代码：

import numpy as np
from sklearn.ensemble import IsolationForest

# 创建数据
X = np.random.randn(1000, 10)

# 构建模型
clf = IsolationForest(n_estimators=100, max_samples='auto', contamination=float(0.1), 
                      max_features=1.0, bootstrap=False, n_jobs=-1, random_state=42, verbose=0)

# 拟合数据
clf.fit(X)

# 预测结果
y_pred = clf.predict(X)

# 打印异常值数量
print(np.sum(y_pred == -1))

其中，`n_estimators`表示孤立森林中树的个数，`max_samples`表示每棵树中采样的数据量，`contamination`表示异常值的比例，`max_features`表示每个节点中随机选择的特征数量，`bootstrap`表示是否使用自举采样，`n_jobs`表示使用的CPU数量，`random_state`表示随机数种子，`verbose`表示是否打印详细信息。在上述示例代码中，我们使用了1000个数据点，每个数据点有10个特征。其中，我们设置了10%的数据点为异常值，并使用100棵树进行拟合。最后，我们打印了预测结果中的异常值数量。

孤立森林算法python代码实例完整代码

以下是孤立森林算法的Python代码实例完整代码：

import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.ensemble import IsolationForest

def Isolation_Forest_model(df):
    # 构建模型，n_estimators=50，构建50棵树
    model = IsolationForest(n_estimators=50, max_samples='auto', contamination=float(0.1), max_features=1.0)
    # 训练模型
    model.fit(df[['salary']])
    # 预测decision_function得出异常评分
    df['scores'] = model.decision_function(df[['salary']])
    # predict（）函数 得到模型是否异常的判断，-1异常，1正常
    df['anomaly'] = model.predict(df[['salary']])
    return df

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 调用函数
result = Isolation_Forest_model(data)
# 输出结果
print(result)

其中，`data.csv`是包含`salary`列的数据文件。