孤立森林(Isolation Forest)
著名的，人手一本的西瓜書(就是這本)的作者周志華老師,於2008年在第八屆IEEE數據挖掘國際會議上提出孤立森林(Isolation Forest) 算法, 先簡單解釋一下什么是孤立森林： 「假設我們用一個隨機超平面來切割（split）數據空間（data space）, 切一次可以生成 ...
原文：【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。 異常檢測分為 離群點檢測 outlier detection 以及 奇異值檢測 novelty detec ...
2020-08-17 16:10 0 4777 推薦指數：
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前言隨着機器學習近年來的流行，尤其是深度學習的火熱。機器學習算法在很多領域的應用越來越普遍。最近，我在一家廣告公司做廣告點擊反作弊算法研究工作。想到了異常檢測算法，並且上網調研發現有一個算法非常火爆，那就是本文要介紹的算法 Isolation Forest，簡稱 iForest 。 南大周志華 ...
異常檢測-基於孤立森林算法Isolation-based Anomaly Detection-2-實現
孤立森林算法對每個樣本返回異常分數 孤立森林通過隨機選取一個特征來“隔離”觀察，然后隨機選取該選取特征 ...
異常檢測-基於孤立森林算法Isolation-based Anomaly Detection-1-論文學習
1. INTRODUCTION 異常是 ...
異常檢測算法--Isolation Forest
南大周志華老師在2010年提出一個異常檢測算法Isolation Forest，在工業界很實用，算法效果好，時間效率高，能有效處理高維數據和海量數據，這里對這個算法進行簡要總結。 iTree 提到森林，自然少不了樹，畢竟森林都是由樹構成的，看Isolation Forest（簡稱 ...
異常檢測 - 孤立森林
paper 地址 https://cs.nju.edu.cn/zhouzh/zhouzh.files/publication/tkdd11.pdf 孤立森林，isolation forest，簡稱 iforest； 它由 周志華 老師提出，本質是一種 無監督算法，其主要用於異常點檢測 ...
孤立森林算法簡介
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 ...
isolation forest進行異常點檢測
一、簡介 孤立森林（Isolation Forest）是另外一種高效的異常檢測算法，它和隨機森林類似，但每次選擇划分屬性和划分點（值）時都是隨機的，而不是根據信息增益或者基尼指數來選擇。在建樹過程中，如果一些樣本很快就到達了葉子節點（即葉子到根的距離d很短），那么就被認為很有可能是異常點 ...