如何使用sklearn對train data中的數值型資料做outlier detection

使用sklearn中的IsolationForest模型可以對train data中的數值型資料做outlier detection。以下是使用IsolationForest模型的範例程式碼：

from sklearn.ensemble import IsolationForest
import numpy as np

# 載入train data
X_train = np.loadtxt("train_data.csv", delimiter=",")

# 建立IsolationForest模型
clf = IsolationForest(random_state=0)

# 訓練模型
clf.fit(X_train)

# 預測train data中的outlier
y_pred_train = clf.predict(X_train)

# 將outlier標為-1，非outlier標為1
y_pred_train[y_pred_train == 1] = 0
y_pred_train[y_pred_train == -1] = 1

# 印出outlier的數量
print("Number of outliers in train data:", sum(y_pred_train))

此程式碼中，IsolationForest模型的random_state設為0，可以確保每次訓練的結果都相同。另外，outlier被標為-1，非outlier被標為1，因此需要將y_pred_train中的1和-1轉換成0和1。最後，印出outlier的數量即可。