Sklearn异常检测：Isolation Forest与Local Outlier Factor在Kaggle中的应用

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。