python机器学习疾病预测，假设数据集中患病人数410人，正常人数625人，如何用孤立森林算法进行数据集的异常值处理，代码

在使用孤立森林算法对数据集进行异常值处理时，通常需要先进行数据归一化或标准化，然后将数据集分成训练集和测试集。接下来，可以使用sklearn库中的IsolationForest类来构建孤立森林模型，并使用该模型对测试集进行预测，最终得到异常值的索引。

以下是一个简单的Python代码示例：

from sklearn.ensemble import IsolationForest
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import numpy as np

# 原始数据集
X = np.array([...])  # 输入数据集
y = np.array([...])  # 对应的标签，0表示正常，1表示患病

# 数据归一化或标准化
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)

# 将数据集分成训练集和测试集
X_train, X_test = X[:800], X[800:]
y_train, y_test = y[:800], y[800:]

# 构建孤立森林模型
clf = IsolationForest(n_estimators=100, max_samples='auto', contamination=float(0.1), max_features=1.0)
clf.fit(X_train)

# 对测试集进行预测，并得到异常值的索引
y_pred = clf.predict(X_test)
anomaly_indexes = np.where(y_pred==-1)

print("异常值的索引：", anomaly_indexes)

上述代码中，使用sklearn库中的IsolationForest类构建了孤立森林模型，其中n_estimators表示森林中树的数量，max_samples表示每个树中使用的样本数量，contamination表示异常值的比例，max_features表示每个节点用于划分的最大特征数。预测时，使用predict方法对测试集进行预测，得到异常值的索引。

需要注意的是，异常值的比例contamination需要根据实际情况进行调整，通常情况下，可以通过交叉验证等方法进行优化。