Отображение того, является ли какое-либо значение функции образца выбросом с помощью пакета обнаружения аномалий Isolation Forest в Python
Насколько я понимаю, результат прогнозирования выбросов этого пакета возвращает, являются ли данные выборки (которые могут состоять из значений для нескольких функций) выбросом или нет (-1 или 1). Однако в моем специальном приложении мне нужно знать индивидуальную оценку метода обнаружения выбросов изолированного леса для каждой из характеристик выборки. Это нужно для того, чтобы показать, является ли какое-либо значение характеристики образца выбросом или нет. Например, если у нас есть образец набора данных, показанный в таблице 1, мне было бы интересно увидеть выходные данные оценки выбросов, представленные в таблице 2 (таблица 3 - это то, что в настоящее время отображается в качестве выходных данных).
Таблица 1 - Пример набора данных
Таблица 2- Заинтересованы в этом выводе
Таблица 3 - Что в настоящее время отображается как вывод
Мне было интересно, может ли кто-нибудь помочь мне извлечь такие результаты, если это возможно.