Python 编程中的异常检测39

异常检测是在数据集中识别异常或异常值的处理过程。它对于许多应用至关重要，例如欺诈检测、故障检测和异常检测。Python 提供了许多用于异常检测的库和技术。

Python 中的异常检测方法

在 Python 中执行异常检测的常见方法包括：1. 统计方法

统计方法假定数据服从特定分布，并且异常是偏离该分布的值。常用的统计方法包括：
z 分数
马氏距离
局部异常因子 (LOF)

2. 距离方法

距离方法将异常定义为与其他数据点距离较大的点。常用的距离方法包括：
欧几里得距离
曼哈顿距离
余弦相似度

3. 聚类方法

聚类方法将数据点分组为聚类，并且异常是属于小聚类或远离聚类的点。常用的聚类方法包括：
k 均值聚类
层次聚类
密度聚类

4. 机器学习方法

机器学习方法使用训练数据构建预测模型，用于识别异常。常见的机器学习方法包括：
支持向量机 (SVM)
异常森林
自动编码器神经网络

Python 库

Python 中有许多用于异常检测的库，例如：
scikit-learn
NumPy
Pandas
PyOD
anomaly

示例

以下是一个使用 scikit-learn 库执行异常检测的示例：```python
from import StandardScaler
from import LocalOutlierFactor
# 加载数据
data = pd.read_csv('')
# 标准化数据
scaler = StandardScaler()
data_scaled = scaler.fit_transform(data)
# 创建局部异常因子 (LOF) 模型
lof = LocalOutlierFactor()
# 拟合模型
(data_scaled)
# 预测异常分数
scores = lof.score_samples(data_scaled)
# 阈值化分数以识别异常
threshold = 2
outliers = data[scores < threshold]
```