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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# 使用Spark孤立森林实现异常检测
在机器学习中，异常检测是一个重要的任务，而孤立森林（Isolation Forest）是一种高效且有效的算法。本文将指导你如何在Apache Spark中实现孤立森林，特别适合于大规模数据的处理。我们将规划整个实现流程，并详细解释每一步的代码。
## 工作流程
下面是实现“Spark孤立森林”的总体流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-16 04:22:50
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无监督领域有一个准度和效率双佳的异常点检测算法，我在实践中使用过几次，效果奇好，就是最近几年非常流行的isolation forest（孤立森林）。该算法在sklearn中有现成的包，但是如果大数据的集群上跑的话，目前没有封装好的接口，给分布式任务的部署带来了很多不便（话说spark mllib中集成的算法真心太少了），本文用scala从头进行该算法在spark上的分布式实现，并演示任务在集群上
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 背景2 算法2.1 定义2.2 iForest的构建2.3 iForest 预测3 python示例4 特点1 背景 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
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2023-12-23 20:17:50
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大家好，我是小伍哥，今天写一篇孤立森林实战的文章。在信用卡欺诈数据集上，使用IsolationForest默认的参数，Top1000准确率为19%左右，优化参数后提高到27%左右，提升幅度非常大，异常检测模型的评估，由于黑白样本极度不平衡，使用准确率评估就不合适了，因此本文通过信用卡欺诈交易的数据进行检测，提高我们对于这个模型参数优化和评估方式会有一个更清晰的认识。这是一篇实战的文章，理论见：孤立
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2024-01-31 15:59:38
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异常检测离群点是在给定数据集中，与其他数据点显著不同的数据点。异常检测是找出数据中离群点(和大多数数据点显著不同的数据点)的过程。
离群点
真实世界中的大型数据集的模式可能非常复杂，很难通过查看数据就发现其模式。这就是为什么异常检测的研究是机器学习中极其重要的应用。孤立森林原理孤立森林(Isolation Forest)于2008年由西瓜书作者周志华团队提出，
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2023-12-05 17:21:54
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前言生命里面碰到了很多愿意无偿帮助我，教导我的同事和领导。他们有的给我技术上的帮助，有的给我工作上的宽容，有的给我自由发挥的机会。也许未来所完成的每一件事情，都是他们力量汇聚的结果。而我所做的，不过就是记录而已 。最开始有尝试认真更新一下公众号和专栏，应该是2018年底，决定写书的时候，然而到现在也没有踏踏实实地去写过一篇好文章（怕写出来书就没人看了）。当时在龙威的启发下，我第一次意识到，我们要着
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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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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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，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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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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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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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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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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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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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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