孤立森林基於異常點和正常點存在顯著不同的特徵，在構建決策樹進行對每個點進行分類時，異常點容易區分，通常距離根節點近這樣的特徵進行異常點探測。
在演算法中，設定了異常值函式，s(x, n) 計算具有n個值得x得異常度
在sklearn的ensemble包中，存在isolationforest類，其使用方法為
clf=
isolationforest
(n_estimators
= 100,
max_samples
= 『auto』, contamination
=0.12, bootstrap = false,
n_jobs
= -1,
random_state
42, verbose = 0)
clf.fit
(metrics_df
[to_model_columns])
pred
= clf.predict
(metric_df
[to_model_columns])
metric_df
[『anomly
』] =
pred
outliers =
metric.loc
[metric_df
[『anomaly』]==-1]
機器學習筆記 11 異常檢測 孤立森林
孤立森林 isolation forest，iforest 是一種異常檢測演算法，是西瓜書作者周志華老師的團隊研究開發的演算法，一般用於結構化資料的異常檢測，是一種樹模型。思想和決策樹 隨機森林都極其相似。iforest對於樣本的假設有兩點，當樣本不符合下面兩點時，不建議使用 異常點很少，佔樣本中的...
異常值檢測（Outlier Detection）
什麼是異常值？對於定性變數來說，異常值是出現次數非常少的類別 對於定量變數來說，異常值是明顯大於或小於其他觀測值的數值。異常值產生的原因 a.人為錯誤 在資料收集，記錄或輸入過程中導致的錯誤。c.實驗誤差 d.資料處理錯誤 某些操作或提取錯誤。e.抽樣錯誤 f.自然異常值 不是人為的 由於錯誤 導致...
R中異常值檢測
data1 complete.cases selectdata 布林判斷 true代表1，false代表0 sum complete.cases selectdata 完整資料200條 sum complete.cases selectdata 不完整資料1條 mean complete.cases...