import data as data import pandas as pd import warnings import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.ensemble import IsolationForest from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.preprocessing import StandardScaler warnings.filterwarnings('ignore') plt.rcParams['font.sans-serif'] =['SimHei'] ##显示中文 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False data = pd.read_csv('./data/dataset.csv') data['label'] = 0 # 异常值 # 三列值小于0 data.loc[(data['WindSpeed'] <= 0), 'label'] = 1 data.loc[(data['Power'] <= 0), 'label'] = 1 data.loc[(data['RotorSpeed'] <= 0), 'label'] = 1 def isolationForest_model(contamination='auto',max_samples=0.1,isStandard=True): if isStandard: model = Pipeline([ ('ss', StandardScaler()), #数据标准化过程 ('iForest', IsolationForest(max_samples=max_samples,contamination=contamination))]) else: model = Pipeline([ ('iForest', IsolationForest(max_samples=max_samples,contamination=contamination))]) return model features=['WindSpeed','Power', 'RotorSpeed'] new_data=pd.DataFrame() new_data=new_data.append(data[data['label']==1]) df1 = data['label']==0 model = isolationForest_model(isStandard=True,contamination=0.05) model.fit(df1[features]) #返回1表示正常值,-1表示异常值 result = model.predict(df1[features]) df1['label'] = result df1['label']=df1['label'].map({-1:1,1:0}) new_data=new_data.append(df1) new_data.loc[new_data['label']!=0,'label']=1
时间: 2024-01-25 19:02:24 浏览: 24
这段代码的主要功能是使用孤立森林算法来检测数据集中的异常值。具体实现步骤如下:
1. 导入必要的库,包括 pandas、numpy、matplotlib 和 sklearn 中的 IsolationForest 模型等。
2. 读取数据集,将数据集中三列值小于等于 0 的行标记为异常值。
3. 定义一个孤立森林模型,并设置是否需要对数据进行标准化处理。如果需要对数据进行标准化,则使用 sklearn 中的 StandardScaler 来进行处理。
4. 定义特征列,即三列值。
5. 创建一个空 DataFrame,用于保存检测到的异常值。
6. 对于所有被标记为异常值的行,将它们添加到新的 DataFrame 中。
7. 对于所有未被标记为异常值的行,使用孤立森林模型进行检测,并将检测结果添加到 DataFrame 中。
8. 将新的 DataFrame 中所有非正常值的行标记为异常值。
该代码的目的是为了数据预处理,检测数据集中的异常值,并将其标记出来,以便后续的数据分析和建模工作。
相关问题
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn import tree
以下是使用import语句导入pandas、numpy、matplotlib.pyplot、seaborn和sklearn.tree的示例代码:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn import tree
```
- pandas是一个数据处理库,用于读取、处理和分析数据。
- numpy是一个数学库,用于处理数组和矩阵等数学运算。
- matplotlib.pyplot是一个绘图库,用于绘制各种类型的图表。
- seaborn是一个基于matplotlib的数据可视化库,提供了更高级别的界面和更多的图表类型。
- sklearn.tree是scikit-learn库中的一个模块,用于实现决策树算法。
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from collections import Counter
这是一段导入Python库的代码。具体来说,它导入了Pandas、Numpy、Matplotlib和Counter这四个库。
- `import pandas as pd`:导入Pandas库,并将其命名为pd。
- `import numpy as np`:导入Numpy库,并将其命名为np。
- `import matplotlib.pyplot as plt`:导入Matplotlib库中的pyplot模块,并将其命名为plt。
- `from collections import Counter`:从Python标准库中的collections模块中导入Counter类。