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)
时间: 2023-06-25 12:08:09 浏览: 77
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。
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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。
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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