机器学习实战：异常检测方法详解
本仓库提供了一个关于机器学习中异常检测方法的实战资源文件。该文件详细介绍了如何使用异常检测技术来识别数据集中的异常点，并通过实际案例展示了整个过程。
内容概述
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数据可视化：首先，我们对数据集进行了可视化处理，展示了数据分布情况及其对应的高斯分布的概率密度函数。
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模型建立：我们使用
EllipticEnvelope模型来实现异常数据的预测，并通过调整概率分布阈值contamination来查看阈值改变对结果的影响。 -
结果可视化：最后，我们将异常检测的结果进行了可视化处理，帮助用户直观地理解模型的输出。
使用方法
- 数据加载：使用
pandas库加载数据集。 - 数据可视化：使用
matplotlib库对数据进行可视化处理。 - 模型训练：使用
sklearn库中的EllipticEnvelope模型进行训练。 - 结果预测：使用训练好的模型对数据进行预测，并可视化结果。
注意事项
- 本资源文件适用于对机器学习有一定基础的用户。
- 在使用过程中，可以根据实际需求调整模型的参数，如
contamination值。
通过本资源文件，您将能够深入了解异常检测的基本原理和实际应用，并掌握如何使用Python进行异常检测的实战操作。