robust detection算法python实现

"Robust detection" 通常指的是对于输入数据中存在的噪声、异常值等情况，仍然能够准确地进行检测。具体实现方式因应用场景而异，以下提供两种常见的 "Robust detection" 实现方式的 Python 代码供参考：

1. 基于统计学方法的Robust detection

import numpy as np
from scipy.stats import median_abs_deviation

def robust_detect(data, threshold_factor=3):
    """
    使用MAD中位数绝对偏差来检测数据中的异常值
    :param data: 输入数据
    :param threshold_factor: 阈值因子，用于调节检测的灵敏度，默认为3
    :return: 检测结果，返回一个布尔型数组，True表示正常值，False表示异常值
    """
    med = np.median(data)
    mad = median_abs_deviation(data)
    threshold = threshold_factor * mad
    return abs(data - med) <= threshold

2. 基于机器学习算法的Robust detection

from sklearn.ensemble import IsolationForest

def robust_detect(data, contamination=0.1):
    """
    使用孤立森林算法来检测数据中的异常值
    :param data: 输入数据
    :param contamination: 异常值比例的上限，默认为0.1
    :return: 检测结果，返回一个布尔型数组，True表示正常值，False表示异常值
    """
    clf = IsolationForest(contamination=contamination)
    clf.fit(data.reshape(-1, 1))
    return clf.predict(data.reshape(-1, 1)) == 1

以上代码仅供参考，实际应用时需要根据具体情况调整参数、算法等。