如何在sklearn中获得isolationforest的顶级预测答案

【问题标题】：How to get the top predictions of isolationforest in sklearn如何在sklearn中获得isolationforest的顶级预测
【发布时间】：2019-11-01 14:22:28
【问题描述】：

我正在使用IsolationForest 来检测我的数据集的异常数据点。

clf = IsolationForest(max_samples='auto',
                        random_state=42,
                        behaviour="new",
                        contamination=.01)
clf.fit(X)
y_pred_train = clf.predict(X)

outliers = []
for item in np.where(y_pred_train == -1)[0]:
    outliers.append(df_nodes[item])

我希望将预测的异常值作为排名列表。也就是说，我想知道什么是最潜在的异常值以及下一个等等（可能使用一些预测概率进行排序）。我试图在sklearn 中找到一种方法。但是，我仍然找不到方法。请告诉我一个合适的方法。

如果需要，我很乐意提供更多详细信息。

【问题讨论】：

标签： python machine-learning scikit-learn outliers

【解决方案1】：

不要使用predict，而是使用decision_function。

来自docs：

方法 decision_function(self, X) 基分类器 X 的平均异常分数。

然后，您可以根据他们的异常分数对他们进行排名。该值越低，观察越异常。

【讨论】：