【異常檢測】孤立森林（Isolation Forest）算法簡介
簡介 工作的過程中經常會遇到這樣一個問題，在構建模型訓練數據時，我們很難保證訓練數據的純凈度，數據中往往會參雜很多被錯誤標記噪聲數據，而數據的質量決定了最終模型性能的好壞。如果進行人工二次標記，成本會很高，我們希望能使用一種無監督算法幫我們做這件事，異常檢測算法可以在一定程度上解決這個問題 ...
原文：孤立森林算法簡介
前言 現有的異常檢測方法主要是通過對正常樣本的描述，給出一個正常樣本在特征空間中的區域，對於不在這個區域中的樣本，視為異常。這些方法的主要缺點是，異常檢測器只會對正常樣本的描述做優化，而不會對異常樣本的描述做優化，這樣就有可能造成大量的誤報，或者只檢測到少量的異常。 異常具有兩個特點：異常數據只占很少量，異常數據特征值和正常數據差別很大。而孤立森林不再是描述正常的樣本點，而是孤立異常點。 在孤立森 ...
2020-04-21 13:17 0 901 推薦指數：
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