用隔离森林检测多维数据的异常

问题描述

我正在尝试使用具有 3 个特征的数据集来实现一些异常检测。我已经缩放了特征并绘制了它。

如您所见,异常(黄色)被标识在集群的中间;这对我来说没有多大意义。

我做错了吗?如果 1) 他们使用了大量的 X、Y 或 Z,或者他们漂浮在空间中间的某个地方,我希望有人是一个异常值;这对于这个数据集来说是不寻常的。

clf = IsolationForest(n_estimators = 1000,contamination = 0.000008,random_state=42).fit(df[['x','y','z']])

df['prediction']  = pd.Series(clf.predict(df[['x','z']]))

在这里做错了什么吗?我已经调整了功能,以确保我将苹果与苹果进行比较。

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解决方法

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