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。