OutlierMixin

класс sklearn.base.OutlierMixin

Миксин-класс для всех оценщиков обнаружения выбросов в scikit-learn.

Этот миксин определяет следующую функциональность:

• установить тип оценщика в "outlier_detector" через estimator_type tag;

• fit_predict метод, который по умолчанию fit и predict.

Примеры

>>> 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)

Выполнить подгонку на X и вернуть метки для X.

Возвращает -1 для выбросов и 1 для нормальных точек.

Параметры:

X{array-like, sparse matrix} формы (n_samples, n_features)

Входные образцы.

yИгнорируется

Не используется, присутствует для согласованности API по соглашению.

**kwargsdict

Аргументы, передаваемые в fit.

Добавлено в версии 1.4.

Возвращает:

yndarray формы (n_samples,)

1 для нормальных объектов, -1 для выбросов.