pycaret学习笔记（5）-quickstart-异常值检测

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教程地址：https://pycaret.gitbook.io/docs/get-started/quickstart 测试环境：colab 异常检测 PyCaret的异常检测模块是一个无监督的机器学习模块，用于识别与大多数数据明显不同的罕见项目、事件或观察结果。 通常，异常项目会转化为某种问题，如银行欺诈、结构缺陷、医疗问题或错误。 Setup 此函数初始化训练环境并创建转换管道。在执行任何其他函数之前，必须调用setup函数。它只需要一个必需参数：data。所有其他参数都是可选的。 # load sample dataset from pycaret.datasets import get_data data = get_data( 'anomaly' ) 测试数据 Functional API from pycaret.anomaly import * s = setup(data, session_id = 123) OOP API from pycaret.anomaly import AnomalyExperiment s = AnomalyExperiment() s.setup(data, session_id = 123) 创建模型 此函数训练无监督异常检测模型。可以使用models功能访问所有可用的模型。 models() ………………………………