def isolationForest_model(contamination='auto',max_samples=0.1,isStandard=True): if isStandard: model = Pipeline([ ('ss', StandardScaler()), #数据标准化过程 ('iForest', IsolationForest(max_samples=max_samples,contamination=contamination))]) else: model = Pipeline([ ('iForest', IsolationForest(max_samples=max_samples,contamination=contamination))]) return model features=['WindSpeed','Power', 'RotorSpeed'] new_data=pd.DataFrame() new_data=new_data.append(data[data['label']==1]) WindNumberList = list(data['WindNumber'].unique())

这段代码是一个Isolation Forest模型的构建函数，其中包含了数据标准化的过程。函数接受三个参数：contamination用于设置异常值的比例，max_samples用于设置随机选取样本的数量，isStandard用于设置是否进行标准化。如果isStandard为True，则数据会先进行标准化，否则不进行标准化。函数返回一个Pipeline对象，其中包含了StandardScaler()和IsolationForest()两个步骤。

该函数接下来定义了一个特征列表features，其中包含了三个特征：WindSpeed、Power和RotorSpeed。接着又定义了一个新的DataFrame对象new_data，并将原始数据中label为1的数据添加到该对象中。最后，获取了原始数据中的WindNumber的唯一值，并将其转换为一个列表WindNumberList。

相关问题

model = IsolationForest(n_estimators=100, max_samples='auto', contamination=float(0.1), max_features=1.0)

在你的代码中，你创建了一个 IsolationForest 模型设置了一些参数。让我解释一下这些参数的含义：

- `n_estimators`：这是孤立森林模型中的子树数量。默认值为100。子树越多，模型的性能可能会更好，但计算时间也会增加。

- `max_samples`：这是每个子树使用的样本数量。默认值为'auto'，意味着每个子树使用的样本数量将根据输入数据自动选取。你也可以指定一个整数值来固定每个子树使用的样本数量。

- `contamination`：这是预期的异常值比例。默认值为0.1，表示预计有10%的样本是异常值。你可以根据实际情况调整该值。

- `max_features`：这是每个子树使用的特征数量。默认值为1.0，表示每个子树将使用所有特征。你也可以指定一个小于1的浮点数来限制每个子树使用的特征数量。

通过调整这些参数，你可以对模型进行调优，以适应你的数据和需求。希望这能帮到你！如果还有其他问题，请随时提问。

import data as data import pandas as pd import warnings import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.ensemble import IsolationForest from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.preprocessing import StandardScaler warnings.filterwarnings('ignore') plt.rcParams['font.sans-serif'] =['SimHei'] ##显示中文 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False data = pd.read_csv('./data/dataset.csv') data['label'] = 0 # 异常值 # 三列值小于0 data.loc[(data['WindSpeed'] <= 0), 'label'] = 1 data.loc[(data['Power'] <= 0), 'label'] = 1 data.loc[(data['RotorSpeed'] <= 0), 'label'] = 1 def isolationForest_model(contamination='auto',max_samples=0.1,isStandard=True): if isStandard: model = Pipeline([ ('ss', StandardScaler()), #数据标准化过程 ('iForest', IsolationForest(max_samples=max_samples,contamination=contamination))]) else: model = Pipeline([ ('iForest', IsolationForest(max_samples=max_samples,contamination=contamination))]) return model features=['WindSpeed','Power', 'RotorSpeed'] new_data=pd.DataFrame() new_data=new_data.append(data[data['label']==1]) df1 = data['label']==0 model = isolationForest_model(isStandard=True,contamination=0.05) model.fit(df1[features]) #返回1表示正常值，-1表示异常值 result = model.predict(df1[features]) df1['label'] = result df1['label']=df1['label'].map({-1:1,1:0}) new_data=new_data.append(df1) new_data.loc[new_data['label']!=0,'label']=1

这段代码的主要功能是使用孤立森林算法来检测数据集中的异常值。具体实现步骤如下：

1. 导入必要的库，包括 pandas、numpy、matplotlib 和 sklearn 中的 IsolationForest 模型等。

2. 读取数据集，将数据集中三列值小于等于 0 的行标记为异常值。

3. 定义一个孤立森林模型，并设置是否需要对数据进行标准化处理。如果需要对数据进行标准化，则使用 sklearn 中的 StandardScaler 来进行处理。

4. 定义特征列，即三列值。

5. 创建一个空 DataFrame，用于保存检测到的异常值。

6. 对于所有被标记为异常值的行，将它们添加到新的 DataFrame 中。

7. 对于所有未被标记为异常值的行，使用孤立森林模型进行检测，并将检测结果添加到 DataFrame 中。

8. 将新的 DataFrame 中所有非正常值的行标记为异常值。

该代码的目的是为了数据预处理，检测数据集中的异常值，并将其标记出来，以便后续的数据分析和建模工作。