import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlibpyplot as pltfrom sklearnensemble import IsolationForest# 加载数据集df = pdread_csv1csv# 可视化初始数据分布pltscatterdfx dfy c=b s=10 alpha=05pltshow# 训练Isolati

该代码实现了使用Isolation Forest算法进行离群点检测的过程。

首先，通过pd.read_csv('1.csv')加载数据集，其中'1.csv'是数据集文件名。

然后，使用plt.scatter()函数将初始数据分布可视化，其中'x'和'y'是数据集中的两个特征。

接着，使用IsolationForest()函数初始化Isolation Forest模型，其中参数n_estimators表示使用的决策树数量，max_samples表示每个决策树使用的样本数量，contamination表示预期离群点比例，random_state表示随机种子。

然后，使用clf.fit(df)函数对模型进行训练，其中df是数据集。

接着，使用clf.predict(df)函数对数据集进行预测，得到每个样本的标签，其中1表示正常样本，-1表示离群点。

最后，使用plt.scatter()函数将离群点可视化，其中df[y_pred==-1]['x']和df[y_pred==-1]['y']表示离群点的x和y坐标，c='r'表示离群点使用红色表示，s=30表示离群点的大小为30，alpha=0.7表示离群点的透明度为0.7；df[y_pred==1]['x']和df[y_pred==1]['y']表示正常样本的x和y坐标，c='b'表示正常样本使用蓝色表示，s=10表示正常样本的大小为10，alpha=0.5表示正常样本的透明度为0.5。

通过以上步骤，就可以使用Isolation Forest算法进行离群点检测，并将结果可视化