outliers = features[residuals_abs > threshold]
时间: 2024-01-31 18:03:51 浏览: 22
根据你的代码,你想从特征数据中提取出残差的绝对值大于某个阈值的异常值。
首先,我们需要计算残差的绝对值,并将其与阈值进行比较。然后,使用布尔索引来提取符合条件的异常值。修改代码如下:
```python
residuals_abs = np.abs(residuals)
outliers = features[residuals_abs > threshold]
```
这样,`outliers` 变量将包含所有符合条件的异常值。
确保 `residuals` 和 `threshold` 的形状匹配,并且 `threshold` 的值是你希望用来定义异常值的阈值。
希望这能解决你的问题!如果还有其他疑问,请随时提问。
相关问题
outliers = target[residuals_abs > threshold]
根据你的代码,你想要从目标变量中选择对应于残差绝对值大于某个阈值的异常值。
要实现这个目标,你可以使用布尔索引来选择符合条件的目标变量值。修改代码如下:
```python
outliers = target[residuals_abs > threshold]
```
这样,`outliers` 变量将包含所有对应于残差绝对值大于阈值的异常值。
确保 `residuals_abs` 和 `threshold` 的形状匹配,并且 `threshold` 的值是你希望用来定义异常值的阈值。
希望这能解决你的问题!如果还有其他疑问,请随时提问。
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor features = df2[['age','patient_sex','current_height']] tree = DecisionTreeRegressor() tree.fit(features) residuals = features - tree.predict(features) residuals_abs = np.abs(residuals) threshold = 5 outliers = features[residuals_abs > threshold] print(outlier
在你提供的代码中,你使用了 `DecisionTreeRegressor` 来拟合数据,并计算了残差的绝对值。然后,你设置了一个阈值 `threshold` 来确定异常值,并将其存储在 `outliers` 变量中。
然而,`DecisionTreeRegressor` 的 `fit()` 方法需要两个位置参数,即特征数据和目标变量。在你的代码中,缺少了目标变量。
你需要提供目标变量 `y`,并将其作为第二个参数传递给 `fit()` 方法。例如:
```python
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
features = df2[['age', 'patient_sex', 'current_height']]
target = df2['target_variable'] # 替换 'target_variable' 为实际的目标变量名
tree = DecisionTreeRegressor()
tree.fit(features, target)
residuals = features - tree.predict(features)
residuals_abs = np.abs(residuals)
threshold = 5
outliers = features[residuals_abs > threshold]
print(outliers)
```
请确保替换 `'target_variable'` 为实际的目标变量名,并根据你的数据进行相应的调整。
希望这次提供的修改能帮到你!如果还有其他问题,请随时提问。