Sklearn异常检测:Isolation Forest与Local Outlier Factor在Kaggle中的应用
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更新于2024-08-03
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Kaggle教程中关于Sklearn异常检测方法的内容涵盖了异常检测在实际应用中的重要性,特别是离群检测(Outlier Detection)和新奇检测(Novelty Detection)的区别。离群检测是在已知含有离群值的数据集中识别异常点,而新奇检测则是在无离群点的训练数据中判断新样本是否异常,后者属于半监督学习。
在Scikit-learn(sklearn)库中,提供了几种常用的异常检测算法,包括:
1. Isolation Forest: 这是一种基于决策树的非参数方法,通过构建多个随机划分的决策树,使得异常点更容易被隔离。每个数据点的异常分数(outlier score)越低,表示它越可能是异常。关键参数有n_estimators(学习器数量)和max_samples(每次抽样的最大样本数)。
2. Local Outlier Factor (LOF): 该方法基于邻域密度估计,计算样本点周围邻居的数量,如果某点的邻域密度远低于其自身,那么它被认为是异常的。这有助于识别那些远离其他点的样本。
3. One-Class SVM: 虽然对异常值敏感,但通过调整超参数nu,如SGDOneClassSVM,可以改进其性能。One-Class SVM假设数据来自一个高斯分布,通过学习数据的结构来识别异常。
4. SGDOneClassSVM: 是One-Class SVM的一个更高效的版本,提供更低的模型复杂度。
5. EllipticEnvelope: 假设数据服从高斯分布,通过学习数据的椭圆形状来识别异常,适用于数据满足正态分布的情况。
在选择方法时,需要根据具体问题和数据特性进行评估和调整,因为不同的算法对异常的定义和处理方式有所差异。理解这些方法的原理和适用场景,对于在Kaggle竞赛或实际数据分析中有效地识别和处理异常值至关重要。
2023-11-07 上传
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