外れ値検出とは？
外れ値検出とは、データセット内の外れ値を検出するためのテクニックです。外れ値とは、データセット内の他のデータと比較して異常な値であると考えられる値のことです。外れ値検出は、データ分析において重要な役割を果たします。外れ値を検出することで、データセット内のデータを正しく理解し、正しい結論を導くことができます。
scikit-learnを使った外れ値検出
scikit-learnは、Pythonで機械学習を行うためのライブラリです。scikit-learnを使用すると、外れ値検出を行うことができます。scikit-learnでは、IsolationForestというアルゴリズムを使用して外れ値を検出することができます。IsolationForestは、ランダムフォレストを使用して外れ値を検出するアルゴリズムです。
scikit-learnを使った外れ値検出のPythonコード
以下のPythonコードを使用して、scikit-learnを使った外れ値検出を行うことができます。
# ライブラリのインポート
from sklearn.ensemble import IsolationForest
# データセットの読み込み
X = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]]
# IsolationForestをインスタンス化
clf = IsolationForest(random_state=0)
# モデルを訓練
clf.fit(X)
# 外れ値を検出
pred = clf.predict(X)
# 結果を表示
print(pred)
上記のコードを実行すると、以下の結果が得られます。
[ 1 1 1 -1]
この結果から、データセット内の1つ目、2つ目、3つ目のデータは正常な値であると判断され、4つ目のデータは異常な値であると判断されます。
