異常點檢測

import numpy as np

from sklearn.ensemble import isolationforest

import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(29)

x = np.random.normal(size=[100,2])

x = 0.05*x

x1 = x+2

x2 = x-2

訓練資料

x_train = np.vstack([x1,x2])

異常資料

x_error = np.random.uniform(-3.5,3.5,size=[20,2])

測試資料

x_test = 0.05 *np.random.normal(size=[20,2])

x_test = np.vstack([x_test+2,x_test-2])

istf = isolationforest(n_estimators=100, random_state=28, contamination=0.05)

istf.fit(x_train)

x_train_pr=istf.predict(x_train)

x_error_pr=istf.predict(x_error)

x_test_pr=istf.predict(x_test)

print(「正常資料的**值:{}」.format(x_train_pr))

print(「測試正常資料的**值:{}」.format(x_test_pr))

print(「測試異常資料的**值:{}」.format(x_error_pr))

train_decision = istf.decision_function(x_train)

test_decision = istf.decision_function(x_test)

outliers_decision = istf.decision_function(x_error)

print(「正常資料的**值:\n{}」.format(train_decision))

print(「測試正常資料的**值:\n{}」.format(test_decision))

print(「測試異常資料的**值:\n{}」.format(outliers_decision))

estimators_ = istf.estimators_

print(estimators_)

estimators_features_ = istf.estimators_features_

print(estimators_features_)

t1 = np.linspace(-4, 4, 50)

t2 = np.linspace(-4, 4, 50)

x1, x2 = np.meshgrid(t1, t2) # 產生網格點的座標

異常點檢測演算法

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