解释一下这行代码plt.scatter(column1[outliers], column2[outliers], color='red', label='Outliers')
时间: 2024-01-13 21:05:16 浏览: 19
这行代码用于在散点图中绘制异常值的数据点。
- `column1[outliers]`和`column2[outliers]`:这两个表达式表示从原始数据列`column1`和`column2`中选择只包含异常值的子集。`outliers`是异常值的索引列表,因此通过索引操作,可以提取出与这些索引对应的异常值。
- `color='red'`:设置异常值的颜色为红色。这里使用字符串'red'来表示红色。
- `label='Outliers'`:设置异常值的标签为'Outliers'。这个标签将在图例中显示。
综合起来,这行代码的作用是将异常值的数据点以红色标记在散点图上,并在图例中显示'Outliers'这个标签,以便用户能够区分异常值和其他数据点。
相关问题
from sklearn.ensemble import IsolationForest model = IsolationForest(n_estimators=100, max_samples='auto', contamination=float(0.1), max_features=1.0) X = df2[['age','current_height']].values model.fit(X) df2['scores'] = model.decision_function(X) df2['anomaly'] = model.predict(X) outliers = inliers = plt.scatter(inliers[:, 0], inliers[:, 1], c='blue', label='Inliers') plt.scatter(outliers[:, 0], outliers[:, 1], c='red', label='Outliers') plt.xlabel('age') plt.ylabel('current_height') plt.legend() plt.show()
在你的代码中,你已经拟合了孤立森林模型并预测了异常值。现在你需要根据预测结果提取异常值和非异常值的数据,并进行散点图的可视化。
你可以使用以下代码来提取异常值和非异常值的数据,并进行散点图的可视化:
```python
outliers = df2[df2['anomaly'] == -1]
inliers = df2[df2['anomaly'] == 1]
plt.scatter(inliers['age'], inliers['current_height'], c='blue', label='Inliers')
plt.scatter(outliers['age'], outliers['current_height'], c='red', label='Outliers')
plt.xlabel('age')
plt.ylabel('current_height')
plt.legend()
plt.show()
```
在这段代码中,我们首先使用布尔条件筛选出异常值和非异常值的数据。对于异常值,我们筛选出 `df2['anomaly']` 列中值为 -1 的行;对于非异常值,我们筛选出 `df2['anomaly']` 列中值为 1 的行。
然后,我们使用散点图显示两个变量('age' 和 'current_height')之间的关系。异常值用红色表示,非异常值用蓝色表示。最后,我们添加了标签和图例来说明颜色的含义。
确保你已经导入了必要的库和模块,并且 `df2` 是包含了 'age'、'current_height'、'scores' 和 'anomaly' 列的 DataFrame。
希望这能解决你的问题!如有任何疑问,请随时追问。
运用了什么模型def detect_outliers(x, y, top=5, plot=True): lof = LocalOutlierFactor(n_neighbors=40, contamination=0.1) x_ =np.array(x).reshape(-1,1) preds = lof.fit_predict(x_) lof_scr = lof.negative_outlier_factor_ out_idx = pd.Series(lof_scr).sort_values()[:top].index if plot: f, ax = plt.subplots(figsize=(9, 6)) plt.scatter(x=x, y=y, c=np.exp(lof_scr), cmap='RdBu') plt.show() return out_idx outs = detect_outliers(train['GrLivArea'], train['SalePrice'],top=5) #got 1298,523 print(outs)
这段代码运用了Local Outlier Factor (LOF)模型来检测异常值。
首先,定义了一个名为detect_outliers的函数,该函数接受三个参数:x表示特征,y表示目标变量,top表示需要检测的异常值数量。在函数内部,使用了LocalOutlierFactor类来创建LOF模型,并使用fit_predict()函数对数据进行拟合和预测。
接下来,使用了negative_outlier_factor_属性获取LOF模型的异常分数,并使用Series.sort_values()函数对异常分数进行排序,然后选择前top个异常值的索引。
最后,根据参数plot的值,决定是否绘制散点图来展示异常值。如果绘制了散点图,将使用plt.scatter()函数来绘制。
最后,调用detect_outliers()函数,传入GrLivArea和SalePrice两个特征,并将top参数设置为5。将检测出来的前5个异常值的索引保存到了outs变量中。
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