OutlierMixin

class sklearn.base.OutlierMixin

scikit-learn中所有離群值偵測估算器的混合類別。

此混合類別定義以下功能

• 透過estimator_type標籤將估算器類型設定為"outlier_detector"；

• fit_predict方法預設為fit和predict。

範例

>>> 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)

對X執行擬合並傳回X的標籤。

離群值傳回-1，內群值傳回1。

參數:

Xshape為 (n_samples, n_features) 的類陣列或稀疏矩陣

輸入樣本。

y已忽略

依慣例為了API一致性而存在，並未使用。

**kwargsdict

要傳遞給fit的引數。

1.4版本新增。

傳回:

yshape為 (n_samples,) 的ndarray

內群值為1，離群值為-1。