实现概要在陷入实现细节之前，我们先从全局大方面上来把握一下MLlib是如何实现分布式决策树的。首先，MLlib认为，决策树是随机森林(RandomForest)的一种特殊情况，也就是只有一棵树并且不采取特征抽样的随机森林。所以在训练决策树的时候，其实是训练随机森林，最后从随机森林中抽出一棵树。为了减少分布式训练过程中遍历数据的次数和提高训练速度，实现上采取了以下几个优化技巧：
以广
目录随机森林随机性特征重要性out-of-bag(oob) scoreTRTE代码孤立森林目的基本原理及步骤代码 随机森林随机森林是一种以决策树（常用CART树）为基学习器的bagging算法。回归问题结果：各学习器的均值分类问题结果：
硬投票：基学习器预测频率最高的类别为最终结果（原论文采用方法）软投票：通过各基学习器的结果概率分布计算样本属于某个类别的平均概率，然后选择概率分布最高的类
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2023-08-11 17:14:56
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孤立森林，不再描述正常的样本点，而是要孤立异常点。用一个随机超平面对一个数据空间进行切割，切一次可以生成两个子空间。继续随机选取超平面，切割得到的两个子空间，以此循环下去，直到每子空间里面只包含一个数据点为止。密度很高的簇要被切很多次才会停止切割，即每个点都单独存在于一个子空间内，但那些分布稀疏的点，大都很早就停到一个子空间内了。随机选择m个特征，通过在所选特征的大值和小值之间随机选择一个值来分割
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2024-03-23 20:36:18
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目录 1、什么是随机森林2、随机森林的特点缺点3、随机森林的评价指标--袋外误差（oob error）4、随机森林的生成过程5、Bagging和Boosting的概念与区别Bagging算法（套袋法）：Boosting（提升法）Bagging，Boosting的主要区别决策树与这些算法框架进行结合所得到的新的算法：6、决策树ID3,C4.5决策树的生成CART决策树的生成决策树的减枝1、
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2024-02-03 17:55:38
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目录1. GBDT算法的过程1.1 Boosting思想1.2 GBDT原理 需要多少颗树2. 梯度提升和梯度下降的区别和联系是什么？3. GBDT的优点和局限性有哪些？3.1 优点3.2 局限性4. RF(随机森林)与GBDT之间的区别与联系5. GBDT与XGBoost之间的区别与联系6. 代码实现 1. GBDT算法的过程GBDT(Gradient Boosti
【内容概要】理解随机森林的训练和预测流程，特征重要性和oob得分计算，孤立森林的原理以及训练和预测流程 【打卡内容】侧边栏练习，知识回顾后三题，实现孤立森林算法和用于分类的随机森林算法（可以用sklearn的决策树或task2中自己实现的分类cart树）4、什么是随机森林的oob得分？oob得分是指对模型训练效果的评价，利用抽取得到的样本进行训练，对oob样本进行预测，得到的预测效果好坏的评价。5
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2023-11-11 20:17:36
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前言现有的异常检测方法 主要是通过对正常样本的描述，给出一个正常样本在特征空间中的区域，对于不在这个区域中的样本，视为异常。 这些方法的主要缺点是，异常检测器只会对正常样本的描述做优化，而不会对异常样本的描述做优化，这样就有可能造成大量的误报，或者只检测到少量的异常。异常具有两个特点： 异常数据只占很少量，异常数据特征值和正常数据差别很大 。而孤立森林不再是描述正常的样本点，而是 孤立异常点 。在
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2023-12-09 14:05:08
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著名的，人手一本的西瓜书(就是这本)的作者周志华老师,于2008年在第八届IEEE数据挖掘国际会议上提出孤立森林(Isolation Forest) 算法,先简单解释一下什么是孤立森林： 「假设我们用一个随机超平面来切割（split）数据空间（data space）, 切一次可以生成两个子空间（想象拿刀切蛋糕一分为二）。之后我们再继续用一个随机超平面来切割每个子空
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2023-06-02 14:51:08
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由于异常值往往有的两个特点：异常数据只占很少量、异常数据特征值和正常数据差别很大。孤立森林，不是描述正常的样本点，而是要孤立异常点，由周志华教授等人于2008年在第八届IEEE数据挖掘国际会议上提出。孤立森林不需要根据距离和密度来衡量异常，因此孤立森林的时间复杂度是线性的，需要的内存也很少。孤立森林有能力处理大数据和高维数据，对于我们大数据背景下的异常识别，是十分适合的一个模型。孤立森林的基本思想
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2023-11-27 09:08:17
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随机森林介绍随机森林是一种在集成学习中很受欢迎的算法，可用于分类和回归。这意味着随机森林中包括多种决策树，并将每个决策树结果的平均值作为随机森林的最终输出。决策树有一些缺点，比如训练集的过拟合导至很高的差异性，不过这在随机森林中已经可以通过Bagging(Bootstrap Aggregating)的帮助解决。因为随机森林实际上是由多种不同的决策树组成的，所以我们最好先了解一下决策树算法，然后再学
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2023-09-14 10:04:02
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异常检测——孤立森林基础思想算法训练阶段评估阶段参考 基础1）异常数据只占少量；（2）异常数据特征值和正常数据差别很大。思想基于随机森林思想，但是更为简单 假设数据集有N条数据，构建一颗iTree时，从N条数据中均匀抽样(一般是无放回抽样)出ψ个样本出来，作为这颗树的训练样本。在样本中，随机选一个特征，并在这个特征的所有值范围内(最小值与最大值之间)随机选一个值，对样本进行二叉划分，将样本中小于
随机森林（Random Forest，简称RF）随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单元是决策树，而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习（Ensemble Learning）方法。随机森林的名称中有两个关键词，一个是“随机”，一个就是“森林”。“森林”我们很好理解，一棵叫做树，那么成百上千棵树就可以叫做森林了，这也是随机森林的主要思想“集成”的体现。每棵决策树都是一
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2024-02-05 11:27:52
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孤立森林(Isolation Forest)简称iForest，此算法对内存要求很低，且处理速度很快，其时间复杂度也是线性的。可以很好的处理高维数据和大数据，并且也可以作为在线异常检测。算法简介 算法起源于2008年的一篇论文《Isolation Forest》【第八届IEEE数据挖掘国际会议】，这论文由澳大利亚莫纳什大学的两位教授Fei Tony
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2024-04-23 08:28:28
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前言现有的异常检测方法主要是通过对正常样本的描述，给出一个正常样本在特征空间中的区域，对于不在这个区域中的样本，视为异常。这些方法的主要缺点是，异常检测器只会对正常样本的描述做优化，而不会对异常样本的描述做优化，这样就有可能造成大量的误报，或者只检测到少量的异常。异常具有两个特点：异常数据只占很少量，异常数据特征值和正常数据差别很大。而孤立森林不再是描述正常的样本点，而是孤立异常点。在孤立森林中，
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2023-08-11 17:14:47
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孤立森林Isolation Forest（sklearn.ensemble.IsolationForest）：一种适用于 连续数据 的 无监督 异常检测方法。与随机森林类似，都是高效的集成算法，相较于LOF，K-means等传统算法，该算法鲁棒性高且对数据集的分布无假设。Isolation Forest算法做非监督式的异常点检测分析，对数据特征的要求宽松：该
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2023-10-29 11:43:30
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前言孤立森林(Isolation Forest)简称iForest，是无监督的模型，常用于异常检测。在一大堆数据中，找出与其它数据的规律不太符合的数据孤立森林将异常识别为树上平均路径较短的观测结果。每个孤立树都应用了一个过程:随机选择特征通过在所选特征的最大值和最小值之间随机选择一个值来分割数据点。程序简单例子import numpy as np
import matplotlib.pyplot
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2023-11-19 07:46:47
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class sklearn.ensemble.IsolationForest(n_estimators=100, max_samples=’auto’, contamination=’legacy’, max_features=1.0, bootstrap=False, n_jobs=None, behaviour=’old’, random_state=None, verbose=0, wa
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2024-01-03 11:37:17
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基本概念孤立森林（Isolation Forest）是一种基于异常检测的机器学习算法，用于识别数据集中的异常点。孤立森林算法在异常检测、网络入侵检测、金融欺诈检测等领域有广泛应用，并且在处理大规模数据和高维数据时表现出色。孤立森林的基本思想的前提是，将异常点定义为那些 容易被孤立的离群点：可以理解为分布稀疏，且距离高密度群体较远的点。从统计学来看，在数据空间里，若一个区域内只有分布稀疏的点，表示数
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2024-06-18 15:38:32
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异常检测看似是机器学习中一个有些难度的问题，但采用合适的算法也可以很好解决。本文介绍了孤立森林(isolation forest)算法，通过介绍原理和代码教你揪出数据集中的那些异常值。 从银行欺诈到预防性的机器维护，异常检测是机器学习中非常有效且普遍的应用。在该任务中，孤立森林算法是简单而有效的选择。
本文内容包括：
介绍异常检测；异常检测的用例；孤立森林是什么；用孤立森林进行异常
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2024-04-12 12:57:24
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异常的定义针对于不同类型的异常，要用不同的算法来进行检测，而孤立森林算法主要针对的是连续型结构化数据中的异常点。使用孤立森林的前提是，将异常点定义为那些 “容易被孤立的离群点” —— 可以理解为分布稀疏，且距离高密度群体较远的点。从统计学来看，在数据空间里，若一个区域内只有分布稀疏的点，表示数据点落在此区域的概率很低，因此可以认为这些区域的点是异常的。也就是说，孤立森林算法的理论基础有两点：异常数
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2023-10-23 21:37:09
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