Python实现孤立随机森林算法的示例代码

欢迎阅读本文，本文将详细讲解如何用 Python 实现孤立随机森林算法，并提供示例代码。

1. 了解孤立森林算法

孤立森林算法是一种用来检测异常值的算法。它基于随机森林的思想，通过构建随机森林进行异常值的检测。孤立森林算法的核心思想是，异常值在随机树中的深度较浅，正常值在随机树中的深度较深。

2. 孤立森林算法的实现步骤

2.1 数据预处理

首先需要对数据进行预处理，将数据集转换为 ndarray 格式，移除无用的列，并进行标准化处理，以便于后续操作。

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 移除无用的列
data.drop(columns=['id', 'diagnosis'], inplace=True)

# 标准化处理
scaler = StandardScaler()
data_scaled = scaler.fit_transform(data)

2.2 构建随机森林

在构建随机森林时，需要选择以下几个参数：

• n_estimators：决策树的数量
• max_samples：每个决策树所使用的样本数

from sklearn.ensemble import IsolationForest

# 构建孤立森林模型
model = IsolationForest(n_estimators=100, max_samples='auto', contamination=float(0.1))

# 拟合模型
model.fit(data_scaled)

2.3 预测异常值

预测数据集中的异常值，并将其记录下来。

# 进行异常值预测
scores_pred = model.decision_function(data_scaled)
y_pred = model.predict(data_scaled)

# 将预测结果转换为 0 和 1
y_pred[y_pred == 1] = 0
y_pred[y_pred == -1] = 1

# 计算异常值数量
n_outliers = len(y_pred[y_pred == 1])
print('异常值数量：', n_outliers)

3. 示例代码

下面将提供两个示例代码。第一个示例代码实现了如何使用孤立森林算法检测鸢尾花数据集中的异常值。第二个示例代码实现了如何使用孤立森林算法检测红酒数据集中的异常值。

3.1 示例 1：鸢尾花数据集

from sklearn.datasets import load_iris
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.ensemble import IsolationForest

# 读取数据
iris = load_iris()
df = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names)

# 标准化处理
scaler = StandardScaler()
data_scaled = scaler.fit_transform(df)

# 构建孤立森林模型
model = IsolationForest(n_estimators=100, max_samples='auto', contamination=float(0.1))

# 拟合模型
model.fit(data_scaled)

# 进行异常值预测
scores_pred = model.decision_function(data_scaled)
y_pred = model.predict(data_scaled)

# 将预测结果转换为 0 和 1
y_pred[y_pred == 1] = 0
y_pred[y_pred == -1] = 1

# 计算异常值数量
n_outliers = len(y_pred[y_pred == 1])
print('异常值数量：', n_outliers)

3.2 示例 2：红酒数据集

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.datasets import load_wine
from sklearn.ensemble import IsolationForest

# 读取数据
wine = load_wine()
df = pd.DataFrame(data=wine.data, columns=wine.feature_names)

# 标准化处理
scaler = StandardScaler()
data_scaled = scaler.fit_transform(df)

# 构建孤立森林模型
model = IsolationForest(n_estimators=100, max_samples='auto', contamination=float(0.1))

# 拟合模型
model.fit(data_scaled)

# 进行异常值预测
scores_pred = model.decision_function(data_scaled)
y_pred = model.predict(data_scaled)

# 将预测结果转换为 0 和 1
y_pred[y_pred == 1] = 0
y_pred[y_pred == -1] = 1

# 计算异常值数量
n_outliers = len(y_pred[y_pred == 1])
print('异常值数量：', n_outliers)

4. 总结

本文介绍了孤立森林算法的基本原理，以及如何使用 Python 实现孤立森林算法来检测异常值。同时，也提供了两个示例代码，分别演示了如何使用孤立森林算法检测鸢尾花数据集和红酒数据集中的异常值。