python实现隔离森林算法

Python实现隔离森林（Isolation Forest）算法通常会利用sklearn库中的IsolationForest类。这是一种用于异常检测的非监督学习方法，它通过随机划分数据来创建一棵树，每个分割都尽可能地将异常样本与其他样本隔离。以下是使用Python和sklearn的基本步骤：

1. **导入所需库**：

from sklearn.ensemble import IsolationForest
import numpy as np

2. **准备数据**：
确保数据已经准备好，并转换成适合处理数值特征的格式。

3. **创建模型**：

# 初始化IsolationForest模型，可以调整参数如'n_estimators', 'max_samples'
model = IsolationForest(n_estimators=100, max_samples='auto', contamination='auto')

4. **训练模型**：

# 如果有特征标签，可以忽略；否则直接拟合数据
model.fit(X)

5. **预测异常得分**：

# 对新数据计算异常分数，得分越低表示异常可能性越大
scores = model.decision_function(X_new)

6. **识别异常值**：

# 使用阈值判断哪些实例可能是异常，例如得分低于平均分减去某个标准差
threshold = np.mean(scores) - 3 * np.std(scores)
anomaly_mask = scores < threshold