Py之scikit-learn-extra:scikit-learn-extra的简介、安装、案例应用之详细攻略

Py之scikit-learn-extra:scikit-learn-extra的简介、安装、案例应用之详细攻略

目录

scikit-learn-extra的简介

scikit-learn-extra的安装

scikit-learn-extra的案例应用

[1、使用 scikit-learn-extra 中的 IsolationForest 模型进行异常检测](#1、使用 scikit-learn-extra 中的 IsolationForest 模型进行异常检测)


scikit-learn-extra的简介

scikit-learn-extra - 与scikit-learn兼容的一组有用工具。scikit-learn-extra是一个用于机器学习的Python模块,它扩展了scikit-learn。它包括一些有用的算法,但由于其新颖性或引用数量较低等原因,不符合scikit-learn的包含标准。

scikit-learn-extra 是一个 Python 模块,用于机器学习,它扩展了 scikit-learn。与 scikit-learn 不同,scikit-learn-extra 包含一些非常有用的算法,但由于它们的新颖性或引用数量较低,不符合 scikit-learn 的包含标准。这些算法可能包括一些实验性的或者专门用于特定任务的模型。

scikit-learn-extra的安装

scikit-learn-extra需要:

Python (>=3.7)

scikit-learn (>=0.24),以及其依赖项

复制代码
pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple scikit-learn-extra

scikit-learn-extra的案例应用

1、使用 scikit-learn-extra 中的 IsolationForest 模型进行异常检测

python 复制代码
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn_extra.ensemble import IsolationForest

# 创建一个示例数据集
X, _ = make_classification(n_samples=1000, n_features=10, n_classes=2, random_state=42)

# 将数据集分成训练集和测试集
X_train, X_test = train_test_split(X, test_size=0.2, random_state=42)

# 初始化 IsolationForest 模型
isolation_forest = IsolationForest(random_state=42)

# 在训练集上拟合模型
isolation_forest.fit(X_train)

# 使用模型进行异常检测
outliers = isolation_forest.predict(X_test)

# 打印异常检测结果
print("Outliers:", outliers)
相关推荐
ydl11283 分钟前
机器学习基础知识【 激活函数、损失函数、优化器、 正则化、调度器、指标函数】
python·机器学习
chao_78942 分钟前
CSS表达式——下篇【selenium】
css·python·selenium·算法
2401_878624791 小时前
期望和方差的计算
人工智能·机器学习
倔强青铜三1 小时前
苦练Python第10天:for 循环与 range() 函数
人工智能·python·面试
5171 小时前
django中如何使用Django REST Framework
后端·python·django
程序员的世界你不懂1 小时前
(20)Java+Playwright自动化测试- 操作鼠标拖拽 - 上篇
java·python·计算机外设
心 一2 小时前
Python 类型注解实战:`Optional` 与安全数据处理的艺术
服务器·python·安全
倔强青铜三2 小时前
苦练Python第9天:if-else分支九剑
人工智能·python·面试
长相忆兮长相忆2 小时前
【机器学习】保序回归平滑校准算法
人工智能·机器学习·回归
IRevers2 小时前
【自动驾驶】经典LSS算法解析——深度估计
人工智能·python·深度学习·算法·机器学习·自动驾驶