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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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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【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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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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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
孤立森林(isolation Forest)算法，2008年由刘飞、周志华等提出，算法不借助类似距离、密度等指标去描述样本与其他样本的差异，而是直接去刻画所谓的疏离程度(isolation)，因此该算法简单、高效，在工业界应用较多。Isolation Forest 算法的逻辑很直观，算法采用二叉树对数据进行分裂，样本选取、特征选取、分裂点选取都采用随机化的方式。喜欢本文记得收藏、关注、点赞。【注】
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2024-07-21 20:26:53
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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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文章目录孤立森林一维特征孤立森林二维特征孤立森林 孤立森林异常的两个特点：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，不再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。先了解一下该算法的动机。目前学术界对异常(anomaly detection)的定义有很多种，在孤立森林(iForest)中，异常被定义为“容易被孤立
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2023-12-06 20:56:09
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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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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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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
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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孤立森林算法应用于网络安全中的攻击检测，金融交易欺诈检测，疾病侦测，和噪声数据过滤等。1. 孤立森林简介 iForest（IsolationForest）孤立森林是一个基于Ensemble 的快速异常检测方法，具有线性时间复杂度和高精准度，是符合大数据处理要求的state-of-the-art算法。iForest 适用于连续数据的异常检测，将异常定义为“容易被孤立的离群点”，可以理解为分布稀疏且离
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2023-11-16 15:03:45
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# Python孤立森林
孤立森林（Isolation Forest）是一种用于检测异常值和离群点的机器学习算法。它基于孤立树的概念，通过将异常点与正常点分离开来构建一棵孤立树，从而检测异常值。孤立森林在异常检测、欺诈检测和异常行为检测等领域有着广泛的应用。
## 孤立森林的原理
孤立森林的原理基于以下两个假设：
1. 异常点往往比正常点更容易被随机分割。
2. 异常点在树中的深度相对较小。
原创
2023-07-28 10:50:20
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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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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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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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