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基于机器学习的指标异常检测：代码实现（上）

一、导入所需库

在完成环境配置之后，我们进入代码实现部分。首先需要导入实验所需的各类库，包括数值计算、数据处理、可视化以及机器学习算法等。

import numpy as np          # 数值计算
import pandas as pd         # 数据处理，用于加载 CSV/TXT 文件
import matplotlib.pyplot as plt   # 基础绘图
import seaborn as sns              # 高级可视化（改进版）
from sklearn.ensemble import IsolationForest   # 隔离森林算法（孤立森林）
from sklearn.preprocessing import StandardScaler  # 数据标准化
from sklearn.metrics import precision_score, recall_score, f1_score  # 模型评估指标

其中，隔离森林算法（Isolation Forest）位于 sklearn.ensemble 模块中，属于集成学习方法。该算法通过构建多棵隔离树来实现异常检测。此外，我们还需要导入标准化工具 StandardScaler，用于对数据进行预处理（使数据均值为 0、方差为 1），以及精确率、召回率和 F1 分数等评估指标。