孤立森林python代码

孤立森林（Isolation Forest）是一种基于树的异常检测算法，它可以有效地检测出数据集中的异常点。以下是使用Python实现孤立森林算法的示例代码：

import numpy as np
from sklearn.ensemble import IsolationForest

# 创建一个随机数据集
rng = np.random.RandomState(42)
X = 0.3 * rng.randn(100, 2)
X_train = np.r_[X + 2, X - 2]
X_train = np.r_[X_train, np.random.normal(size=(20, 2))]

# 训练模型
clf = IsolationForest(max_samples=100, random_state=rng)
clf.fit(X_train)

# 预测异常点
X_test = np.random.normal(size=(5, 2))
print(clf.predict(X_test))

在上面的代码中，我们首先生成一个随机数据集X，并将其复制两次并平移，得到一个较大的数据集X_train。然后使用IsolationForest类创建一个孤立森林模型clf，并使用fit方法拟合训练数据集。最后，使用predict方法预测测试数据集X_test中的异常点。

需要注意的是，IsolationForest类有许多其他参数可以调整，如n_estimators（树的数量）、max_depth（树的最大深度）等。这些参数可以根据具体情况进行调整，以获得更好的结果。