基于机器学习土壤属性制图缺失值和异常值处理完整代码

基于机器学习进行土壤属性制图时，数据预处理通常包含缺失值和异常值的处理。这里提供一个简化版本的Python代码示例，我们将使用Pandas库处理缺失值，Isolation Forest用于异常值检测，然后使用sklearn库进行机器学习模型训练：

import pandas as pd
from sklearn.ensemble import IsolationForest
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.impute import SimpleImputer

# 加载数据
data = pd.read_csv('soil_data.csv')  # 假设土壤数据在CSV文件中

# 数据预处理
# 缺失值处理
imputer = SimpleImputer(strategy='mean')  # 使用平均值填充缺失值
data_filled = imputer.fit_transform(data)

# 异常值检测
clf = IsolationForest(contamination=0.1)  # 设置异常值比例为10%
clf.fit(data_filled)
scores = clf.decision_function(data_filled)
outliers = data_filled[scores < -clf.threshold_]

# 分离正常值和异常值
normal_data = data_filled[~np.in1d(range(len(data_filled)), outliers.index)]
anomaly_labels = np.where(np.isin(range(len(data_filled)), outliers.index), 1, 0)

# 标准化数据（如果需要）
scaler = StandardScaler()
normalized_data = scaler.fit_transform(normal_data)

# 假设我们只对数值特征进行线性回归预测，提取X和y
X = normalized_data[:, :-1]  # 前面所有列作为特征
y = normal_data[:, -1]     # 最后一列作为目标变量

# 训练模型
model = LinearRegression()  # 示例用简单线性回归，你可以选择其他模型
model.fit(X, y)

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