在 sklearn.neighbors.LocalOutlierFactor 中传递 decision_factor 而不是污染因子答案

【问题标题】：Pass decision_factor instead of contamination factor in sklearn.neighbors.LocalOutlierFactor在 sklearn.neighbors.LocalOutlierFactor 中传递 decision_factor 而不是污染因子
【发布时间】：2018-04-17 23:02:41
【问题描述】：

我一直在查看 sklearn.neighbors.LocalOutlierFactor 文档，以寻找一种方法来传递 decision_factor（例如 1.25）以用于异常值与内部值分类而不是污染率。在大多数实际示例中，事先不知道污染率，因此该模型不可用。

据我所知，目前还没有办法做到这一点。提交功能请求的最佳方式是什么？

【问题讨论】：

如果您想知道如何向项目提交功能请求，您可能应该参考该项目指南。我认为这种问题在 SO 上被认为是题外话。

标签： unsupervised-learning anomaly-detection

【解决方案1】：

很抱歉，我不知道提交功能请求的最佳方式是什么，但您可能正在寻找这个：

clf = neighbors.LocalOutlierFactor(n_neighbors=20)

decision_factor = clf.fit(X).negative_outlier_factor_

【讨论】：