使用 Python 中的 Isolation Forest 异常检测包显示样本的任何特征值是否为异常值

问题描述

根据我的理解，此包的异常值预测输出返回样本数据（可以由多个特征的值组成）是否为异常值（-1 或 1）。但是，在我的特殊应用中，我需要了解隔离森林异常值检测方法对样本的每个特征的单独评估。即显示样本的任何特征值是否为异常值。例如，如果我们有一个表 1 中显示的示例数据集，我会很想看到表 2 中显示的异常值评估输出（表 3 是它当前显示的输出）。

Table 1 – Sample dataset

Table 2-Interested to see this output

Table 3-What currently is shown as output

如果可能的话，我想知道是否有人可以帮助我提取此类输出。

解决方法

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