分離フォレストに関する情報を表示

Question

分離インデックス（グラフィック上）や予測の精度など、分離フォレストの出力結果に関する情報を表示します。

私はsklearnの分離フォレスト機能を使用します。

clf = IsolationForest() 
clf.fit(X_train) 
yPredTest = clf.predict(X_test) 
xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(-3, 88), np.linspace(-1, 50)) 
Z = clf.decision_function(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) 
Z = Z.reshape(xx.shape) 
plt.title("Isolation Forest") 
plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.Blues_r) 
b = plt.scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], c='black') 
plt.show() 

私が持っている結果はimageのようですが、1つのクラスタのみ（といくつかのポイントスプレッド）とし、すべての点が同じ色である：色としてyPredTestを置くことによって解決の問題。

他の問題は、2つ以上の機能を有効にする方法がわかりませんか？

ValueError: Number of features of the model must match the input. Model n_features is 8 and input n_features is 2

は、それはそう： 私は[[0,1,34,38O,24],[98,938,238,23,1],[...],[0,13,3,23,49]]のようなもので、アルゴリズムは、私はそれが私を停止し、警告するX_train = np.array(list)[:100,[1,2]]とそうでないX_test = np.array(list)[101:,[1,2]]（np.array(list)[:100,]とnp.array(list)[101:,]）のように私のセットを切り捨てる作る2セット（電車やテストを）持っていますその行で問題が発生することを確認してください。Z = clf.decision_function(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])

Answer 1

「別の質問」がありますが、最初はどこですか？ 散乱すると、引数c='black'のために同じ色になります。この引数にyPredTestを代入します。

xx、yyはプラングラフのグリッドです（あなたが何であるかを確認するために印刷することができます）。 2つ以上の機能を使用する場合は、PCAが役立つ可能性があります。