如何使用Python中的Scikit-learn库检测专利的离群点

作者：刘扬

使用Python中的Scikit-learn库实现隔离森林（Isolation Forest）算法相对直接。Scikit-learn是一个广泛使用的Python机器学习库，提供了丰富的算法和工具，包括隔离森林。以下是以专利数据为例，使用Scikit-learn实现隔离森林算法的详细步骤：

步骤 1: 安装和导入必要的库

确保安装了Scikit-learn。如果未安装，可以使用pip进行安装：

!pip install scikit-learn

导入需要的库：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import IsolationForest
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

步骤 2: 数据准备

假设你有一个包含专利数据的CSV文件，该文件包含诸如专利的引用次数、家族规模、文本特征（如摘要的TF-IDF值）等列。

# 读取数据
data = pd.read_csv(‘path_to_your_patent_data.csv’)

# 查看数据结构
print(data.head())

步骤 3: 数据预处理

对数据进行必要的预处理，如填充缺失值，转换文本数据等。

# 假设我们只使用数值型特征
# 填充缺失值
data.fillna(data.mean(), inplace=True)

# 特征缩放
scaler = StandardScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(data[[‘citation_count’, ‘family_size’, ‘tfidf_feature’]])

步骤 4: 创建隔离森林模型

使用Scikit-learn的IsolationForest类创建模型。可以调整参数，如树的数量（n_estimators）、每棵树的样本数量（max_samples）等。

# 设置隔离森林参数
model = IsolationForest(n_estimators=100, max_samples=’auto’, contamination=0.05, random_state=42)

# 训练模型
model.fit(scaled_data)

步骤 5: 预测离群点

# 获取离群点的预测值
predictions = model.predict(scaled_data)

# 将预测结果添加到原始数据集中
data[‘outlier’] = predictions
data[‘outlier’] = data[‘outlier’].map({1: ‘normal’, -1: ‘outlier’})