【異常檢測】孤立森林（Isolation Forest）算法簡介

簡介　　 　　工作的過程中經常會遇到這樣一個問題，在構建模型訓練數據時，我們很難保證訓練數據的純淨度，數據中往往會參雜很多被錯誤標記的髒數據，而數據的質量決定了最終模型性能的好壞。如果進行人工二次標記，成本會很高，我們希望能使用一種無監督算法幫我們做這件事，異常檢測算法可以在一定程度上解決這個問題。 　　異常檢測分爲離羣點檢測（outlier detection）以及奇異值檢測（novelty d

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