一部のデータの異常を検出しようとしています。通常のデータと異常と見なされるデータがあります。
Python の scikit-learn ライブラリの Isolation Forest を使用します。そのような通常のデータからモデルを作成しました：
model = IsolationForest(n_estimators=100, contamination=0.002)
model.fit(new_features)
予測をしようとしているとき：
predicted = model.predict(transformed_anomaly)
正しく動作します。36 のうち 35 が異常として検出されます。
私がこれを行う場合：
for anomaly in transformed_anomaly:
predicted = model.predict(anomaly.reshape(1,-1))
突然、すべてのポイントがインライアとして分類されます。
「anomaly.reshape(1,-1)」の形状を確認したところ、(1, 2) でした。「transformed_anomaly」の形状は (36,2)
誰かがそれに関する問題を指摘できますか？