这段代码运用了什么模型from collections import Counter all_outliers=[] numeric_features = train.dtypes[train.dtypes != 'object'].index for feature in numeric_features: try: outs = detect_outliers(train[feature], train['SalePrice'],top=5, plot=False) except: continue all_outliers.extend(outs)
时间: 2024-02-29 20:53:35 浏览: 95
这段代码并没有运用具体的机器学习模型,它主要是使用了Python中的一些数据结构和函数来处理数据。
首先,引入了collections模块中的Counter类,以便后续统计异常值的数量。
接着,使用了train.dtypes[train.dtypes != 'object'].index获取数据集中所有数值类型的特征,并将其保存到numeric_features变量中。
然后,使用了一个for循环遍历numeric_features中的每一个特征,并调用上一个问题中定义的detect_outliers()函数来检测该特征中的异常值。将检测出来的所有异常值的索引保存在了all_outliers变量中。
最后,使用了extend()函数将每个特征中检测出来的异常值索引合并到了一起,并使用Counter()函数统计了所有异常值的数量。
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