本文整理汇总了Python中sklearn.ensemble.IsolationForest.fit_predict方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题：Python IsolationForest.fit_predict方法的具体用法？Python IsolationForest.fit_predict怎么用？Python IsolationForest.fit_predict使用的例子？那么恭喜您, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在类sklearn.ensemble.IsolationForest的用法示例。
在下文中一共展示了IsolationForest.fit_predict方法的1个代码示例，这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞，您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。
示例1: outlier_removal
# 需要导入模块: from sklearn.ensemble import IsolationForest [as 别名]
# 或者: from sklearn.ensemble.IsolationForest import fit_predict [as 别名]
def outlier_removal(df, col, method, params):
if method == 'Isolation Forest':
do_outlier_removal = IsolationForest(**params)
if method == 'Local Outlier Factor':
do_outlier_removal = LocalOutlierFactor(**params)
else:
method == None
do_outlier_removal.fit(np.array(df[col]))
if method == 'Isolation Forest':
outlier_scores = do_outlier_removal.decision_function(np.array(df[col]))
df[('meta', 'Outlier Scores - ' + method + str(params))] = outlier_scores
is_outlier = do_outlier_removal.predict(np.array(df[col]))
df[('meta', 'Outliers - ' + method + str(params))] = is_outlier
if method == 'Local Outlier Factor':
is_outlier = do_outlier_removal.fit_predict(np.array(df[col]))
df[('meta', 'Outliers - ' + method + str(params))] = is_outlier
df[('meta', 'Outlier Factor - ' + method + str(params))] = do_outlier_removal.negative_outlier_factor_
return df, do_outlier_removal