clf = IsolationForest( behaviour = 'new', max_samples = 100, random_state = 1, contamination = 'auto')
时间: 2024-01-31 12:04:36 浏览: 27
在这行代码中,IsolationForest函数的参数behaviour是无效的。根据sklearn官方文档,IsolationForest函数没有behaviour参数。
如果你想使用IsolationForest函数,你需要从sklearn.ensemble导入它,然后按照官方文档所述使用它的参数。例如:
```
from sklearn.ensemble import IsolationForest
clf = IsolationForest(max_samples=100, random_state=1, contamination='auto')
```
这应该可以解决你遇到的问题。
相关问题
#对异常值进行检测——孤立森林 #依然使用上面数据集(股票因子截面数据) from sklearn.ensemble import IsolationForest import numpy as np data_copy = copy.deepcopy(data.drop(['code'],axis = 1)) neg_list = data_copy.columns for item in neg_list: data_copy[item].fillna(value = 0,inplace = True) # 剔除nan值 clf = IsolationForest(max_samples=100, random_state = 1) preds = clf.fit_predict(np.array(data_copy[item]).reshape(-1, 1)) print(item+'中异常值个数:'+ str(list(preds).count(-1)))。请对这段代码改写,实现相同功能
当然,以下是使用孤立森林算法对异常值进行检测的代码示例:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.ensemble import IsolationForest
# 加载数据集(股票因子截面数据)
data = pd.read_csv('3.3用到的SecA_factor_data.csv', index_col=0)
# 拷贝数据集(避免改变影响原数据导致再次导入)
data_copy = data.drop(['code'], axis=1).copy()
# 对每列数据进行异常值检测
for item in data_copy.columns:
# 剔除nan值
data_copy[item].fillna(value=0, inplace=True)
# 使用孤立森林算法进行异常值检测
clf = IsolationForest(max_samples=100, random_state=1)
preds = clf.fit_predict(np.array(data_copy[item]).reshape(-1, 1))
# 输出每列数据中异常值的个数
print(item + '中异常值个数:' + str(list(preds).count(-1)))
```
这段代码与您给出的代码功能相同,使用了Pandas库,Numpy库和Scikit-learn库中的IsolationForest模块。在剔除空值后,使用孤立森林算法进行异常值检测,如果某个元素的预测结果为-1,则认为该元素为异常值。最后输出每列数据中异常值的个数。
clf = DecisionTreeClassifier(random_state=42) 实现了什么功能
`clf = DecisionTreeClassifier(random_state=42)` 是创建了一个决策树分类器的实例,其中`random_state`是一个随机种子,用于使每次运行时的结果都是相同的。
`DecisionTreeClassifier`是scikit-learn库中的一个分类器类,它用于构建决策树模型。在上述代码中,我们通过调用`DecisionTreeClassifier`,传递`random_state`参数来实例化一个决策树分类器。然后,我们可以使用这个分类器对数据进行训练和预测。
在实例化分类器时,可以通过传递不同的参数来调整模型的超参数,例如树的深度、分裂准则等,以获得更好的性能。由于每个数据集的特点不同,需要根据实际情况来选择最适合的参数。