易于并行化: 和随机森林一样,构建孤立树是独立的过程,构建森林可以并行化 3.2 缺点 异常值比例敏感性: 如果数据集中异常值的比例相对较高,孤立森林的效果可能就会下降,因为它是基于异常值“少而不同”的假设。 对局部异常检测不敏感:因为 少而不同的 前提条件决定主要解决全局异常的特点,对在局部区域表现出轻微异...
iForest (Isolation Forest)孤立森林 是一个基于Ensemble的快速异常检测方法,具有线性时间复杂度和高精准度,是符合大数据处理要求的state-of-the-art算法(详见新版教材“Outlier Analysis”第5和第6章)。其可以用于网络安全中的攻击检测,金融交易欺诈检测,疾病侦测,和噪声数据过滤等。本文将通俗解释实现方法和日常运用,...
简单来说,孤立森林(IForest)中包含若干孤立树(ITree),每颗树的创建是独立的,与其它树无关。假设数据集包含$n$个样本,每个样本都包含$m$个实数特征。在创建每颗孤立树时,根节点首先包含所有$n$个样本。对于每个节点,随机抽取一个特征,在该特征的最大与最小值之间随机取一数$p$,将小于$p$的样本划分在左子...
孤立森林（Isolation Forest，简称 iForest）是一种无监督学习算法，专门用于识别异常值。其核心原理是基于一个关键假设：异常数据相较于正常数据较少且特性差异显著，因此在被隔离时需要的步骤更少。算法基于两个主要假设：一是异常值由于其特性，只需通过较少的分割步骤即可与正常数据区分开来；二是正常数...
iForest (Isolation Forest)孤立森林 是一个基于Ensemble的快速异常检测方法,具有线性时间复杂度和高精准度,是符合大数据处理要求的state-of-the-art算法(详见新版教材“Outlier Analysis”第5和第6章PDF)。其可以用于网络安全中的攻击检测,金融交易欺诈检测,疾病侦测,和噪声数据过滤等。本文将通俗解释实现方法和日常运用...
iForest (Isolation Forest)孤立森林 是一个基于Ensemble的快速异常检测方法,具有线性时间复杂度和高精准度,是符合大数据处理要求的state-of-the-art算法(详见新版教材“Outlier Analysis”第5和第6章 PDF)。其可以用于网络安全中的攻击检测,金融交易欺诈检测,疾病侦测,和噪声数据过滤等。本文将通俗解释实现方法和日常运...
iForest (Isolation Forest)孤立森林 是一个基于Ensemble的快速异常检测方法,具有线性时间复杂度和高精准度,是符合大数据处理要求的state-of-the-art算法(详见新版教材“Outlier Analysis”第5和第6章PDF)。其可以用于网络安全中的攻击检测,金融交易欺诈检测,疾病侦测,和噪声数据过滤等。本文将通俗解释实现方法和日常运用...
iForest (Isolation Forest)孤立森林 是一个基于Ensemble的快速异常检测方法,具有线性时间复杂度和高精准度,是符合大数据处理要求的state-of-the-art算法(详见新版教材“Outlier Analysis”第5和第6章 PDF)。其可以用于网络安全中的攻击检测,金融交易欺诈检测,疾病侦测,和噪声数据过滤等。本文将通俗解释实现方法和日常运...