machine-learning - 用于新奇检测的一类 SVM 和隔离森林

我的问题是关于新奇检测算法 - 隔离森林和一类 SVM。我有一个训练数据集（具有 4-5 个特征），其中所有样本点都是内点，我需要将任何新数据分类为内点或异常点，并相应地摄取另一个数据帧。

在尝试使用隔离森林或一类 SVM 时，我必须在训练阶段输入污染百分比（nu）。但是，由于训练数据集没有任何污染，我是否需要将异常值添加到训练数据框中并将该异常值部分作为 nu.

同样在使用隔离森林时，我注意到每次我预测时异常值百分比都会发生变化，即使我没有更改模型。除了进入扩展隔离森林算法之外，有没有办法解决这个问题。

提前致谢。

标签： machine-learningone-class-classification

关于隔离林的污染，

如果您正在为正常实例（所有内点）进行训练，则应将污染设为零。如果您不指定此项，则污染将为 0.1（对于版本 0.2）。

以下是显示这一点的简单代码，

1- 导入库

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.ensemble import IsolationForest
rng = np.random.RandomState(42)

2- 生成二维数据集

X = 0.3 * rng.randn(1000, 2)

3- 训练 iForest 模型并预测异常值

clf = IsolationForest(random_state=rng, contamination=0)
clf.fit(X)
y_pred_train = clf.predict(X)

4-打印异常数量

print(sum(y_pred_train==-1))

这会给你0个异常。现在，如果您将污染更改为 0.15，程序会从您已经拥有的同一数据集中指定150 个异常（由于RandomState(42)相同）。

[参考]：