OutlierMixin

class sklearn.base.OutlierMixin

Mixin类用于scikit-learn中的所有异常检测估计器。

该mixin定义了以下功能：

• _estimator_type 类属性默认为 outlier_detector ；

• fit_predict 方法默认调用 fit 和 predict 。

Examples

>>> import numpy as np
>>> from sklearn.base import BaseEstimator, OutlierMixin
>>> class MyEstimator(OutlierMixin):
...     def fit(self, X, y=None):
...         self.is_fitted_ = True
...         return self
...     def predict(self, X):
...         return np.ones(shape=len(X))
>>> estimator = MyEstimator()
>>> X = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 4]])
>>> estimator.fit_predict(X)
array([1., 1., 1.])

fit_predict(X, y=None, **kwargs)

对X进行拟合并返回X的标签。

对于异常值返回-1，对于正常值返回1。

Parameters:

X{array-like, sparse matrix}，形状为 (n_samples, n_features)

输入样本。

y忽略

未使用，为了API一致性而存在。

**kwargsdict

传递给 fit 的参数。

Added in version 1.4.

Returns:

yndarray，形状为 (n_samples,)

正常值为1，异常值为-1。