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在Sklearn Outlier Detection methods中将‘Detection’参数设置为'auto‘会做什么？

在Sklearn异常检测方法中，将'Detection'参数设置为'auto'的含义是自动选择异常检测方法。

Sklearn是一个用于机器学习和数据挖掘的Python库，提供了一系列的异常检测算法。在异常检测中，不同的算法适用于不同的数据集和异常检测任务。通过将'Detection'参数设置为'auto'，Sklearn将根据输入数据的特征和规模等因素，自动选择最适合的异常检测方法。

自动选择异常检测方法的好处是可以根据具体的数据集和任务选择最有效的方法，以提高异常检测的准确性和效率。而不同的异常检测方法具有不同的特点和适用场景，例如一些方法适用于多变量数据，而另一些方法适用于高维数据。因此，自动选择异常检测方法可以帮助用户避免手动选择方法时可能出现的错误或不准确的情况。

如果将'Detection'参数设置为'auto'，Sklearn会根据数据的特征和规模等因素选择合适的异常检测方法，并进行异常检测。具体选择哪种方法会根据具体的情况而定，因此在使用时建议查阅Sklearn文档以获取更详细的信息。

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