異常檢測——孤立森林

異常檢測——孤立森林 基礎 思想 算法 訓練階段 評估階段 參考 基礎 1）異常數據只佔少量；（2）異常數據特徵值和正常數據差別很大。 思想 基於隨機森林思想，但是更爲簡單 假設數據集有N條數據，構建一顆iTree時，從N條數據中均勻抽樣(一般是無放回抽樣)出ψ個樣本出來，作爲這顆樹的訓練樣本。在樣本中，隨機選一個特徵，並在這個特徵的所有值範圍內(最小值與最大值之間)隨機選一個值，對樣本進行二叉劃

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