Изолированный лес
-
Основы изолирующего леса
- Изолирующий лес (iForest) — метод обнаружения аномалий, основанный на деревьях изоляции.
- Алгоритм iForest использует случайные тесты для разделения данных на аномальные и нормальные точки.
- Метод эффективен при небольшом размере выборки и хорошо справляется с маскировкой аномалий.
-
Свойства изолирующего леса
- iForest игнорирует большинство обычных экземпляров, что делает его эффективным при небольшом объеме данных.
- Заболачивание может затруднить обнаружение аномалий, но уменьшение объема выборки может помочь.
- Маскировка может затруднить выделение отдельных аномалий, но также может быть уменьшена с помощью дополнительной выборки.
- Многомерные данные могут снижать эффективность iForest, но добавление теста выбора признаков может улучшить результаты.
-
Обнаружение аномалий с помощью изолирующего леса
- Процесс обнаружения аномалий включает построение iTrees на обучающем наборе данных и оценку аномалий на тестовом наборе.
- Оценка аномалий основана на среднем значении длины пути в iTrees и может использоваться для нормализации аномалий.
-
Реализации с открытым исходным кодом
- Существуют различные реализации iForest на разных языках программирования, включая R, Java, Spark/Scala, Python и другие.
- Существуют также расширенные версии изолирующего леса, такие как Extended Isolation Forest и другие.