outlier_labels["Total"] = outlier_labels.sum(axis=1) labels = [] for i in outlier_labels["Total"]: if i < 0: labels.append("Outlier") else: labels.append("Inlier")
时间: 2023-06-25 09:07:41 浏览: 85
这段代码的作用是将异常值标签转换为二元标签,即将每个数据点标记为“离群值”或“正常值”。
首先,将所有异常值标签的行相加,得到每个数据点的总异常值数量,并将结果存储在新的列“Total”中。
然后,遍历“Total”列中的每个值,如果小于0,则将标签设置为“Outlier”,否则设置为“Inlier”。
最终,将所有标签存储在一个列表中返回。
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model = LocalOutlierFactor(n_neighbors=n_neighbors, contamination=contamination, n_jobs=-1) for i in range(no_of_subspaces): df_temp = df[feature_list[i]] y_pred = model.fit_predict(df_temp) outlier_labels[str("Model " + str(i + 1))] = pd.DataFrame(y_pred, index=df.index) outlier_labels["Total"] = outlier_labels.sum(axis=1)
这段代码是使用局部离群点因子(Local Outlier Factor)算法进行异常检测。其中,n_neighbors参数表示每个样本的邻居个数,contamination参数表示异常值的比例,n_jobs参数表示并行计算的数量。
代码中使用了多个子空间(subspaces),每个子空间使用一个模型进行异常检测。具体来说,代码首先使用feature_list将数据划分为多个子空间,然后对每个子空间使用一个局部离群点因子模型进行异常检测,得到每个数据点在当前子空间中是否为异常点的预测结果。最后,将所有子空间的预测结果相加,得到每个数据点的总异常得分(Total),用于判断其是否为异常点。
df = data[tot_feature].dropna() feature_list = random_subspace(tot_feature, no_of_subspaces, min_features, max_features) outlier_labels = pd.DataFrame(index=df.index) model = LocalOutlierFactor(n_neighbors=n_neighbors, contamination=contamination, n_jobs=-1) for i in range(no_of_subspaces): df_temp = df[feature_list[i]] y_pred = model.fit_predict(df_temp) outlier_labels[str("Model " + str(i + 1))] = pd.DataFrame(y_pred, index=df.index) outlier_labels["Total"] = outlier_labels.sum(axis=1) labels = [] for i in outlier_labels["Total"]: if i < 0: labels.append("Outlier") else: labels.append("Inlier") df['label'] = pd.DataFrame(labels, index=df.index) data['label'] = df['label'] data['label'] = data['label'].replace(np.nan, "Undetermined") if separate_df: outlier_df = df.loc[df[df["label"] == "Outlier"].index].drop(['label'], axis=1) inlier_df = df.loc[df[df["label"] == "Inlier"].index].drop(['label'], axis=1) print(df[df["label"] == "Outlier"].index) return (outlier_df,inlier_df)什么原因是
这段代码的作用是使用局部离群因子(Local Outlier Factor,LOF)算法对数据进行异常检测,并将结果标记为“Outlier”或“Inlier”。具体来说,该代码首先从数据中选择一些特征组成多个子空间,然后在每个子空间中使用LOF算法进行异常检测。最后,将所有子空间的结果进行累加,得到每个数据点的总异常分数,如果总异常分数小于0,则将该数据点标记为“Outlier”,否则标记为“Inlier”。
这段代码中出现错误的原因不太清楚,需要更多的上下文信息才能确定具体原因。
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