python def 变量,python用def定义一个函数
本文整理汇总了计算机编程语言中sklearn。协方差。椭圆包络方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题：Python协方差。椭圆包络方法的具体用法？计算机编程语言协方差。椭圆包络怎么用？计算机编程语言协方差。椭圆包络使用的例子？那么恭喜您，这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在模块sklearn。协方差的用法示例。
在下文中一共展示了协方差。椭圆包络方法的12个代码示例，这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞，您的评价将有助于我们的系统推荐出更棒的计算机编程语言代码示例。
示例1:测试_椭圆_信封
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# 需要导入模块：来自实例导入协方差[作为别名]
# 或者：从sklearn。协方差导入椭圆包络[作为别名]
def test_elliptic_envelope():
rnd=np.random.RandomState(0)
X=rnd.randn(100，10)
clf=椭圆包络线（污染=0.1)
assert _ raises(notfittererror，clf.predict，X)
assert _ raises(notfittererror，clf.decision_function，X)
clf.fit(X)
y_pred=clf.predict(X)
分数=clf.score_samples(X)
决策=clf .决策函数(X)
assert_array_almost_equal(
分数，-clf.mahalanobis(X))
assert _ array _ almost _ equal(clf。Mahalanobis(X)，clf.dist_)
assert _ almost _ equal(clf。score(X，np.ones(100))，
(100 - y_pred[y_pred==-1].尺寸)/100。)
assert(sum(y _ pred==-1)==sum(decisions 0))
开发者ID:PacktPublishing，项目名称：掌握-弹性搜索-7.0,代码行数：19,
示例2:初始化_事实_模型
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# 需要导入模块：来自实例导入协方差[作为别名]
# 或者：从sklearn。协方差导入椭圆包络[作为别名]
定义初始化_事实_模型(自身):
#提取所有事实的所有拉萨训练句子
rasa_fact_paths=glob.glob(self .RASA_FACT_DIR * .JSON’)
all_sentences=[]
对于rasa_fact_paths中的事实路径：
其中打开(事实路径， r )为女：
file_json=json.loads(f.read()。编码( utf-8 ))
例如，在file _ JSON[ rasa _ nlu _ data ][ common _ examples ]:
all_sentences.append(示例[text]).下限())
# TF-IDF型号
tfidf矢量器=tfidf矢量器(ngram _ range=self .NGRAM_RANGE，strip_accents=ascii )
x _ tfi df=tfi df _ vector izer。fit _ transform(所有句子)
#适合稳健的协方差估计
离群值估计值=椭圆包络（污染=自身)。污染)
异常值估计值。fit(X _ tfi df。to array())
#二进制化以备将来使用
用开放的（自我TFIFD_PICKLE_FILE， wb )作为女：
joblib.dump(tfidf_vectorizer，f，compress=True)
用开放的（自我。离群值_PICKLE_FILE， wb )作为女：
joblib.dump(outlier_estimator，f，compress=True)
开发者ID:Cyberjusticelab，项目名称：司法公正，代码行数：25,
示例3:拟合_管道
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# 需要导入模块：来自实例导入协方差[作为别名]
# 或者：从sklearn。协方差导入椭圆包络[作为别名]
定义拟合管道(自身，X，y=无):
自我。elliptic _ envelope _=椭圆包络(* * self。get _ params())
self.elliptic_envelope_ .适合(十)
返回自我转换_管道(X，y)
开发者ID:scikit-learn，项目名称：增强_建议，代码行数：6,
示例4: __init__
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# 需要导入模块：来自实例导入协方差[作为别名]
# 或者：从sklearn。协方差导入椭圆包络[作为别名]
def __init__(self，_id，_config):
超级（椭圆包络，自身)。__init__(_id，_config)
自我. nb _ samples=int(_ config[ nb _ samples ])
开发者ID:openstack，项目名称：monasca-analytics，代码行数：5,
示例5:获取默认配置
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# 需要导入模块：来自实例导入协方差[作为别名]
# 或者：从sklearn。协方差导入椭圆包络[作为别名]
def get_default_config():
返回{
模块：椭圆包络__姓名_ _，
nb_samples: N_SAMPLES
}
开发者ID:openstack，项目名称：monasca-analytics，代码行数：7,
示例6:_获取_最佳_检测器
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# 需要导入模块：来自实例导入协方差[作为别名]
# 或者：从sklearn。协方差导入椭圆包络[作为别名]
定义_获取_最佳_检测器(自身，训练):
检测器=协方差。椭圆包络()
检测器. fit(火车)
返回检测器
开发者ID:openstack，项目名称：monasca-analytics，代码行数：6,
示例7:设置
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# 需要导入模块：来自实例导入协方差[作为别名]
# 或者：从sklearn。协方差导入椭圆包络[作为别名]
定义设置（自身):
超级(测试光信封，自我).设置()
self.ee_sml=elliptic_envelope .椭圆包络（
fakeid ，{module: fake ， nb_samples: 1000})
开发者ID:openstack，项目名称：monasca-analytics，代码行数：6,
示例8:测试_学习_结构
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# 需要导入模块：来自实例导入协方差[作为别名]
# 或者：从sklearn。协方差导入椭圆包络[作为别名]
def测试_学习_结构(自我):
data=self.get_testing_data()
clf=self。ee _ SML。学习_结构(数据)
self.assertIsInstance(clf，协方差。椭圆包络)
开发者ID:openstack，项目名称：monasca-analytics，代码行数：6,
示例9:测试分数样本
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# 需要导入模块：来自实例导入协方差[作为别名]
# 或者：从sklearn。协方差导入椭圆包络[作为别名]
定义测试分数样本():
X_train=[[1，1]、[1，2]、[2，1]]
clf1=椭圆包络线（污染=0.2)。适合(X_train)
clf2=椭圆包络()。适合(X_train)
assert _ array _ equal(cl f1。分数_样本([[2 . 2.]]),
clf1.decision_function([[2 . 2.]]) clf1.offset_)
assert _ array _ equal(clf 2。分数_样本([[2 . 2.]]),
clf2.decision_function([[2 . 2.]]) clf2.offset_)
assert _ array _ equal(cl f1。分数_样本([[2 . 2.]]),
clf2.score_samples([[2 . 2.]]))
开发者ID:PacktPublishing，项目名称：掌握-弹性搜索-7.0,代码行数：12,
示例10:测试原始值弃用
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# 需要导入模块：来自实例导入协方差[作为别名]
# 或者：从sklearn。协方差导入椭圆包络[作为别名]
def test_raw_values_deprecation():
X=[[0.0]，[1.0]]
clf=EllipticEnvelope().适合(十)
assert _ warns _ message(弃用警告，
0.20中不推荐使用原始值参数，它将
在0.22年被删除。
clf.decision_function，X，raw_values=True)
开发者ID:PacktPublishing，项目名称：掌握-弹性搜索-7.0,代码行数：9,
示例11:测试阈值弃用
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# 需要导入模块：来自实例导入协方差[作为别名]
# 或者：从sklearn。协方差导入椭圆包络[作为别名]
def test_threshold_deprecation()。
X=[[0.0]，[1.0]]
clf=EllipticEnvelope().适合(十)
assert _ warns _ message(弃用警告，
0.20中不推荐使用阈值_属性，它将
在0.22年被删除。
getattr，clf， threshold_ )
开发者ID:PacktPublishing，项目名称：掌握-弹性搜索-7.0,代码行数：9,
示例12:测试对象映射器
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# 需要导入模块：来自实例导入协方差[作为别名]
# 或者：从sklearn。协方差导入椭圆包络[作为别名]
定义测试_对象映射器（自身):
df=pdml .模型框架([])
self.assertIs(df。协方差。经验主义的协方差，协方差。经验协方差)
self.assertIs(df。协方差。椭圆包络，协方差。椭圆包络)
self.assertIs(df。协方差。GraphLasso，协方差GraphLasso)
self.assertIs(df。协方差。GraphLassoCV，协方差GraphLassoCV)
self.assertIs(df。协方差。莱德沃夫，协方差LedoitWolf)
self.assertIs(df。协方差。MinCovDet，协方差MinCovDet)
self.assertIs(df。协方差。美洲国家组织，协方差。美洲组织)
self.assertIs(df。协方差。收缩协方差，协方差。收缩协方差)
self.assertIs(df。协方差。撕碎_协方差，协方差。撕碎_协方差)
self.assertIs(df。协方差。graph_lasso，协方差。graph_lasso)
开发者ID:pandas-ml，项目名称：熊猫-ml，代码行数：15,
注：sklearn的例子。协变的。本文中的椭圆包络法编译自Github/MSDocs等源代码和文档管理平台，相关代码片段选自各路编程大神贡献的开源项目。源代码版权归原作者所有。请参考许可证；相应项目的推广和使用；未经许可，请勿转载。
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