OutlierMixin

class sklearn.base.OutlierMixin

Scikit-learn中所有异常值检测估计器的Mixin类。

此mixin定义了以下功能：

• 将估计器类型设置为 "outlier_detector" 通过 estimator_type 标签;

• fit_predict 默认为 fit 和 predict .

示例

>>> 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)

在X上执行fit并返回X的标签。

异常值返回-1，内值返回1。

参数:

X形状（n_samples，n_features）的{类数组，稀疏矩阵}

输入样本。

y忽视

未使用，按照惯例，为了API一致性而存在。

**kwargsdict

将传递给的论点 fit .

Added in version 1.4.

返回:

y形状的nd数组（n_samples，）

1代表内部值，-1代表异常值。