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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2023-11-24 09:52:22
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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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孤立森林（Isolation Forest）算法是西瓜书作者周志华老师的团队研究开发的算法，一般用于结构化数据的异常检测。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
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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文章目录一、孤立森林1、孤立森林理论简介2、应用：3、注意：4、关键参数5、python源码二、PCA+马氏距离1、原始数据2、处理思路3、python源码 其他方法还有KNN，聚类，暂不考虑。一、孤立森林开始是想要识别出变压器的异常运行状态的，确实可以挖掘到一些离群点。后来发现也可以用于机器学习初期的数据处理，清洗掉异常点。1、孤立森林理论简介孤立森林理论简介，和参数说明理解：最早被树分离出去
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2023-10-18 17:24:08
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参考：背景现有的异常检测方法: 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，
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2023-12-23 20:19:18
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# 孤立森林算法的 Python 实现
孤立森林算法（Isolation Forest）是一种用于异常检测的机器学习算法。它特别适用于大规模的数据集。本文将带你从零开始实现孤立森林算法，过程中我们会分步骤介绍，并附上必要的代码示例。首先，我们来了解一下整个流程。
## 整体流程
我们可以将实现孤立森林算法的过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
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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# 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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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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在数据分析与异常检测的领域，孤立森林法（Isolation Forest）作为一种高效的无监督学习算法，受到越来越多研究者和工程师的关注。本博文将详细阐述如何在Python中实现孤立森林法，以帮助读者更深入地理解其原理与应用。
**背景描述**
孤立森林法是一种基于树结构的异常检测算法，主要用于在大数据集中识别异常。在现代的数据分析中，面对海量的数据，传统的检测方法逐渐显得无能为力。孤立森林法
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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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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经常用得到的机器学习算法 孤立森林（Isolation Forest，IF）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。其可以用于网络安全中的检测，金融交易欺诈检测，疾病侦测，和噪声数据过滤等。 该算法用于挖掘异常数据的无监督模型，利用坏用户与规律相比的差异来划分。每次随机选取一定数量的
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2024-04-08 09:32:09
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孤立森林算法介绍 孤立森林中的 “孤立” (isolation) 指的是 “把 异常点 从所有样本中孤立出来” 什么是异常数据？异常数据一般有下面两个特性: 异常数据跟样本中大多数数据不太一样。 异常数据在整体数据样本中占比比较小。 孤立森林是用于异常检测的机器学习算法。这是一种 无监督学习 算法，通过隔离数据中的离群值识别异常。 孤立森林的原理是
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2023-12-11 21:58:21
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导读： 本文是分类分析(基于Python实现五大常用分类算法(原理+代码))第二部分，继续沿用第一部分的数据。会总结性介绍集成分类算法原理及应用，模型调参数将不在本次讨论范围内。这里没有高深的理论，但足以应对面试或简单场景应用，希望对你有所帮助。集成算法（Emseble Learning） 是构建多个学习器，然后通过一定策略结合把它们来完成学习任务的，常常可以获得比单一学习显著
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2024-07-24 10:44:41
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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 简介2 孤立随机森林算法2.1 算法概述2.2 原理介绍2.3 算法步骤3 参数讲解4 Python代码实现 5 结果 1 简介孤立森林（isolation Forest）是一种高效的异常检测算法，它和随机森林类似，但每次选择划分属性和划分点（值）时都是随机的，而不是根据信息增益或基尼指数来选择。2 孤立随机森林算法2.1 算法概述Isolation，意为孤立/隔离，是
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2024-01-02 12:25:34
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